CN117752307A - 一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，涉及口才表达分析领域，包括：多源生物信号采集模块，用于采集口才表达者的多模态生物信号数据；生物特征提取和异构数据融合模块，用于提取所述多模态生物信号数据中的生物特征，并基于所述生物特征，利用深度学习模型以及决策模型，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果；所述生物特征包括情感特征、微表情特征以及振动特征；知识库和决策模块，用于根据所述口才表达分析结果对口才表达者进行综合评价，生成口才表达分析报告。本发明能够降低分析结果误差，提供正确的针对性建议。

Description

一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统

技术领域

本发明涉及口才表达分析领域，特别是涉及一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统。

背景技术

在口才表达分析过程中，通常通过分析舌音特征对口才表达进行分析，传统的舌音特征分析方法主要采用以下两种方法：1.使用深度学习模型来提取舌音特征，具有较高的准确性；2.使用传统机器学习算法来提取舌音特征，具有较好的实时性。

然而，上述两种方式均未考虑口才表达者的个人风格和情感状态，而口才表达者的个人风格和情感状态会影响舌音特征，导致分析结果误差大，难以提供正确的针对性建议。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，以解决口才表达分析结果误差大，难以提供正确的针对性建议的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，包括：

多源生物信号采集模块，用于采集口才表达者的多模态生物信号数据；所述多模态生物信号数据包括舌音数据、声音数据以及图像数据；

生物特征提取和异构数据融合模块，用于提取所述多模态生物信号数据中的生物特征，并基于所述生物特征，利用深度学习模型以及决策模型，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果；所述生物特征包括情感特征、微表情特征以及振动特征；

知识库和决策模块，用于根据所述口才表达分析结果对口才表达者进行综合评价，生成口才表达分析报告。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明实施例采集多模态生物信号数据，并利用深度学习模型以及决策模型，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果，以进行综合评价，生成口才表达分析报告，考虑口才表达者的个人风格和情感状态，降低分析结果误差，提供正确的针对性建议。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，能够降低分析结果误差，提供正确的针对性建议。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

如图1所示，本发明提供了一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，包括：

多源生物信号采集模块，用于采集口才表达者的多模态生物信号数据；所述多模态生物信号数据包括舌音数据、声音数据以及图像数据。

在实际应用中，从多个方面描述多源生物信号采集模块。

(一)结构：

多源生物信号采集模块由以下主要组件构成：1.MEMS舌音传感器植入口腔内侧壁，用于检测舌头的微小运动方向和频率。

微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems，MEMS)技术是一种集成微小机械结构和电子元件的先进技术，通常在硅芯片上制造。这一技术的核心思想是将微机械结构与电子元件结合在一起，使微机械系统可以感知、控制和交互，同时兼具微小尺度和高度敏感性。在MEMS舌音传感器中，这一技术发挥了关键作用，以下是其原理的详细解释：

1)硅基芯片：MEMS技术通常采用硅基底作为芯片的基础材料。硅具有高度可控性和加工性，因此非常适合用于微机械系统的制造。硅芯片上的微机械结构和电子元件都是通过精密的微纳加工技术制造的。

2)微小机械结构：MEMS技术的精髓在于其能够制造微小机械结构，如微小悬臂梁、微小振动结构或微小质点。这些微小机械结构通常处于微米到毫米的尺度范围内，因此被称为"微机械"。

3)机械应变敏感性：这些微小机械结构在MEMS芯片上的布局和设计旨在使其高度敏感于微小的力、压力或应变。例如，微小悬臂梁的挠曲会引起电阻或电容的微小变化，这些变化可以被电子元件捕获。

4)电子元件集成：与微小机械结构一起，MEMS芯片还包括电子元件，如电阻、电容、传感器接口电路等。这些电子元件用于测量和放大从微小机械结构产生的信号。

5)微纳加工技术：MEMS的制造涉及到精密的微纳加工技术，包括光刻、蚀刻、离子注入等。这些技术使得可以在硅芯片上精确地制造微小机械结构和电子元件。

6)在MEMS舌音传感器中，硅芯片上的微小机械结构被设计成与舌头的微小运动相互作用。当舌头进行微小运动时，这些微小机械结构会发生微小的位移或弯曲，引起相关的电子元件参数的微小变化，如电容或电阻的变化。这些微小变化被捕获、放大并转化为数字信号，以提供舌音的运动信息。

MEMS技术允许在微小尺度上创建高度敏感的机械结构，这些结构可以用于感知微小的运动和应变。这一原理为MEMS舌音传感器提供了独特的能力，使其能够检测舌头的微小运动和频率，为口才表达分析提供了有力的工具。这是自主研发设备的核心技术之一，也是其高性能和高精度的基础。

具体设计与制造结构：1)设计传感元件：设计微小的机械结构，通常是微悬臂梁或微悬挂质点，以便在舌头运动时产生微小的位移或应变。

2)制造MEMS芯片：使用微纳加工技术，将这些微小的机械结构制造到硅芯片上，同时集成与之配套的电子元件，如敏感电容或电阻。

3)植入口腔：MEMS舌音传感器通常被植入到口腔内侧壁的特定位置，以确保与舌头的接触。这可以通过外科手术或非侵入性的固定方式实现。

4)采集信号：当舌头进行微小运动时，MEMS舌音传感器的微小机械结构受到应变，导致相关电子元件的参数变化，如电容或电阻。这些变化会被传感器接口电路放大，并进行模数转换，以获得数字化的信号。

5)分析频率和运动方向：数字化信号可以通过算法进行分析，以识别舌头的微小运动方向和频率。这可能涉及使用信号处理技术，如傅立叶变换，以检测频率成分。

实现方法：1)传感器布置和接触：在口才表达者的口腔内侧壁，MEMS舌音传感器被精确布置并与舌头轻触接触。这确保了传感器与舌头的直接接触，以便捕捉舌头的微小运动。

2)舌头的微小运动：当口才表达者进行言语或口才表达时，舌头会产生微小的振动、位移和变形。这些微小的运动可以在MEMS舌音传感器的微小机械结构上感知。

3)机械应变敏感性：MEMS舌音传感器的微小机械结构设计使其高度敏感于微小的机械应变。当舌头运动时，微小机械结构可能会发生微小的挠曲或位移，这些变化会引起传感器内部的微小应变，从而产生微小的电阻或电容变化。

4)电子元件捕获和处理：传感器上的电子元件，如接口电路，会捕捉和放大从微小机械结构产生的微小变化。这些变化随后被转化为数字信号，以便进行进一步的处理和分析。

5)数据传输：数字信号可以通过低功耗无线通信芯片传输到口才表达分析系统中的实时处理模块。这确保了数据的及时性和协同性。

6)分析和应用：在系统中，传感器数据会与其他生物信号(如声音和面部表情)一起进行实时处理。深度学习等算法可以用来分析这些信号，从而评估演讲者的口才表达能力和情感状态。

总的来说，MEMS舌音传感器通过捕捉舌头的微小运动并将其转化为数字信号，为口才表达分析提供了独特的数据源。这一方法充分利用MEMS技术的原理，即在微小尺度上创建高度敏感的机械结构，使其能够感知微小的力和运动。这有助于系统实时分析和评估演讲者的口才表达技巧和情感状态，为口才培训和演讲比赛等应用场景提供了有力的工具。

2.MEMS舌音传感器接口电路：用于放大和处理从MEMS舌音传感器采集到的微弱信号，以及进行模数转换。

3.高灵敏麦克风和摄像头：用于捕捉口才表达者的声音和面部表情，以获取声音和视觉信息。

4.低功耗无线通信芯片：用于实时传输数字化的舌音、声音和视频数据，以确保数据的及时性和协同性。

(二)功能：多源生物信号采集模块的主要功能如下：

1.舌音信号采集：MEMS舌音传感器采集舌头的微小运动，以捕获口才表达中的舌音特征。

2.声音和视频采集：麦克风和摄像头捕捉口才表达者的声音和面部表情，以获取声音和视觉信息。

3.接口电路处理：MEMS舌音传感器的接口电路负责放大和处理微弱的舌音信号，同时进行模数转换以数字化信号。

4.无线通信：低功耗无线通信芯片实时传输数字化的舌音、声音和视频数据，以确保数据的实时性。

(三)实施方式：多源生物信号采集模块的实施方式如下：

1.传感器选择和定制：选择适当类型和数量的MEMS舌音传感器，根据具体应用需求，选择高灵敏度的麦克风和摄像头。传感器需要小型化设计，以方便植入口腔内侧壁，并提供适当的数据接口。

通常需要在口腔内侧壁植入多个MEMS舌音传感器，以确保全面捕获口才表达者的口才表达特征。具体需要多少个传感器以及它们的位置可能会根据特定应用和系统设计的要求而有所不同。

传感器的数量通常可以根据以下因素来确定：1)精度需求：如果需要更精细的口才表达分析，可能需要更多的传感器来提供更多的数据点，以便更准确地捕捉舌头的微小运动。

2)口腔区域：口腔内侧壁是一个相对较小的区域，需要平衡传感器数量，以确保涵盖整个舌头的运动范围。

3)数据冗余：在某些情况下，可以考虑增加一些传感器作为备用，以提供冗余数据以应对传感器故障或失效的情况。

传感器植入口腔的位置通常需要满足以下要求：1)与舌头接触：传感器必须紧密接触舌头，以确保能够准确捕捉其微小运动。这可能需要在植入传感器时考虑舌头的解剖结构。

2)避免干扰：传感器的位置应尽量避免与其他口腔结构接触，以减少外部因素对传感器数据的干扰。

3)舒适性：植入的传感器不应对口才表达者造成不适或疼痛。因此，传感器的材料和设计需要考虑口腔内的舒适性。

传感器数量和植入位置的选择需要根据具体应用的需求、系统设计和口才表达者的解剖结构来确定。在这方面，通常需要进行系统的初步试验和优化，以获得最佳的传感器配置和位置。在发明专利中，可以详细说明传感器的数量、布置和相关考虑，以使专利更加具体和清晰。

2.接口电路设计：开发专用的接口电路，用于处理和放大MEMS舌音传感器的微弱信号，同时进行模数转换以数字化信号，确保数据的质量和稳定性。

3.无线通信模块：集成低功耗无线通信芯片，用于将数字化的舌音、声音和视频数据实时传输到系统的后端。

4.数据同步：在数据采集的过程中，确保各个传感器的数据在时间上是同步的，以便后续的数据融合和分析。

5.实时处理：实施实时数据处理，包括数据质量控制、异常检测和去噪等，以确保高质量的输入数据。

6.数据存储：将采集的多源生物信号数据存储在安全的存储介质中，以备后续的分析和特征提取。

多源生物信号采集模块的创新点在于结合了MEMS舌音传感器、声音和视频采集，并通过无线通信实时传输，从而全面捕获口才表达者的口才表达特征。这种多源信号的协同工作有助于提供更全面的分析和个性化的口才表达训练。

生物特征提取和异构数据融合模块，用于提取所述多模态生物信号数据中的生物特征，并基于所述生物特征，利用深度学习模型以及决策模型，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果；所述生物特征包括情感特征、微表情特征以及振动特征。

深度学习模型运算公式：

(一)深度学习模型设计过程：

(1)多级特征提取和融合网络：

结构：多级CNN和RNN网络，每级针对不同的生物信号和口才指标。

(2)动态权重调整机制：用于调整不同生物信号在特征融合中的贡献度。

(二)数学运算公式

(1)多源生物信号特征提取

CNN层：

其中，F_cnn ^(k)为第k个信号源经过CNN层处理后的特征；σ为激活函数，如ReLU或Sigmoid；W_c,i(k)为第k个信号源的第i个卷积层的权重；X_c,i(k)为第k个信号源的输入数据；b_c,i(k)为第k个信号源的第i个卷积层的偏置项；N为卷积层总数。

RNN层：

其中，k表示不同的信号源；h_t ^(k)为第k个信号源在时间t的RNN层的隐藏状态；tanh为双曲正切激活函数；W_h ^(k)为第k个信号源的隐藏层权重；W_x ^(k)为第k个信号源的输入层权重；x_t ^(k)为第k个信号源在时间t的输入；b^(k)为第k个信号源的偏置项。

(2)口才维度特征融合

加权融合：

其中，F为融合后的特征；F_cnn ^(k)为第k个信号源的CNN提取特征；h_rnn ^(k)为第k个信号源的RNN隐藏状态；α_k为第k个信号源的融合权重。

动态权重调整：

α_k＝Softmax(WαP_k+b_α)

(3)口才维度指标

其中，P_k为表示第k个信号源的口才维度指标；Softmax函数，用于归一化权重；W_α为权重调整参数；b_α为偏置项。

(三)指标定义

F_cnn ^(k)：第k个信号源的CNN提取特征。

h_rnn ^(k)：第k个信号源的RNN隐藏状态。

α_k：第k个信号源的特征融合权重。

(四)运行过程

(1)多源生物信号特征提取：

针对每个信号源(如声音、图像、舌音)，使用CNN层和RNN层分别提取特征。

CNN层通过卷积操作处理静态特征(如图像)，而RNN层处理动态特征(如声音的时间序列)。

(2)口才维度特征融合：

将各信号源提取的特征进行加权融合，权重由动态权重调整机制计算，以反映不同信号源对最终分析结果的贡献度。

动态权重调整使用Softmax函数，确保所有信号源权重之和为1，保持模型的稳定性。

(3)口才维度指标融合：

结合口才维度指标(如语言流畅度、韵律感等)与融合后的特征，通过全连接层进行最终的情感和风格分析。

整个过程通过结合多源生物信号的特征提取与口才维度的综合分析，实现了对口才表达的全面且深入的理解，增强了模型在情感识别和口才表达分析方面的准确性和创新性。

在实际应用中，在实际应用中，从多个方面描述生物特征提取和异构数据融合模块。

(一)结构：多模态数据输入接口该模块接收来自“一、多源生物信号采集模块”中不同传感器的多模态生物信号数据，包括声音、图像和舌音数据。

数据预处理模块这一模块用于对接收到的生物信号数据进行预处理。预处理包括去噪、滤波、数据对齐和校正，以确保数据的质量和一致性。这一步骤非常关键，因为它确保了后续特征提取和分析的准确性。

生物特征提取模块这一模块负责从多模态生物信号数据中提取生物特征。对于声音数据，可以提取音频特征，如音高、音量和语速。对于图像数据，可以提取面部表情和手势特征。对于舌音数据，可以提取振动和形状特征。这些特征提取方法可以结合传统信号处理技术和深度学习模型。

各生物特征提取的具体方法相对现有的技术的改进部分：1.情感声音分析传统的声音分析可能仅限于音高、音量和语速等基本特征。的生物特征提取模块在此部分的改进方法包括使用深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，来自动提取声音中的情感信息。这样，系统可以更准确地分析演讲者的情感状态，例如兴奋、沮丧、紧张等。

运算公式及细节：

(1)多模态特征融合加权公式

公式：

F＝αF_s+βF_i+γF_t

指标定义：

F：最终融合的特征。

F_s，F_i，F_t：分别为声音、图像、舌音数据的特征。

α，β，γ：权重参数，用于调整不同模态特征在融合中的影响力。

(2)情感-风格融合网络：

公式：

S＝h(F，P)

指标定义：

S：最终的口才表达分析结果。

F：多模态融合特征。

P：口才维度指标(如语言流畅度、韵律感)。

h：神经网络函数，用于映射特征到最终结果。

(3)口才维度指标加权公式

公式：

P＝δP_l+θP_r

指标定义：

P：口才维度综合指标。

P_l，P_r：分别为语言流畅度和韵律感的特征。

δ，θ：权重参数，调整流畅度和韵律感在口才维度中的重要性。

运行过程：

(1)多模态特征融合加权公式

F＝αF_s+βF_i+γF_t

这一步涉及从不同传感器(声音、图像、舌音)接收数据。

对每种模态数据进行特征提取，得到F_s，F_i，F_t。

使用加权公式结合这些特征，权重α,β,γ根据系统设计调整。

(2)情感-风格融合网络

S＝h(F,P)

将上一步融合得到的特征F输入到神经网络h。

神经网络还接收口才维度指标P(例如，语言流畅度和韵律感)。

网络输出S，即是最终的口才表达分析结果。

(3)口才维度指标加权公式

P＝δ0P+0P

计算口才维度指标P，结合语言流畅度Pl和韵律感Pr。

使用权重δ和θ进行加权融合。

在实际应用中，在提取声音中的情感信息方面，采用了深度学习技术，具体涉及到卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。以下是针对这一过程的详细说明：

1)数据准备在深度学习任务中，首先需要一个标注好的数据集，其中包含了具有情感标签的声音样本。这些情感标签可以包括兴奋、沮丧、紧张等。

2)声音表示将声音数据转化为计算机可以理解的形式是深度学习模型的第一步。这可能包括将声音波形转化为时频图谱，如Mel频谱图。

3)深度学习模型选择选择适当的深度学习模型来处理声音数据。在这里提到了卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。CNN适用于图像数据的处理，而RNN适用于序列数据的建模，例如时间序列的声音数据。

4)模型架构设计针对声音情感分析的任务，设计一个合适的神经网络架构。这可能包括多层卷积层和池化层，或者针对时间序列的RNN结构。

5)练模型使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练。在训练过程中，模型将学习从声音数据中提取情感信息的模式。

6)模型评估使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估。评估过程包括计算模型的准确性、精确度、召回率等性能指标，以确保其在未见过的数据上的泛化性能。

7)调整和优化根据评估结果进行必要的调整和优化，以提高模型的性能。

8)实时应用针对口才表达分析的实时性要求，可能需要优化模型的推理速度，这可能涉及到模型的轻量化、硬件加速等方法。

总体而言，提取声音中的情感信息是通过深度学习模型学习从声音特征中提取与情感相关的模式。这样的模型能够更准确地分析演讲者的情感状态，为口才表达分析提供更精细和全面的信息。

从声音中提取情感信息的详细步骤：1)参数选择和声音表示：1.1参数选择：基本声音特征传统声音分析可能包括音高、音量和语速等基本特征。深度学习特征深度学习模型可以从声音波形中学习更高级的特征，这可能包括频谱形状、声音强度的变化等。

1.2声音表示：转换为时频图谱将声音波形转化为时频图谱，如Mel频谱图，以捕捉声音的频率和时域特征。

2)使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)：2.1CNN用于声音特征提取：卷积层使用卷积层捕捉频谱中的局部模式，类似于图像中的特征提取。池化层通过池化操作减小特征图的维度，保留最显著的特征。全连接层将提取的声音特征与情感标签关联。

2.2RNN用于序列建模：时间序列建模RNN适用于处理时序数据，对声音波形进行逐步处理，保留时间信息。长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)避免梯度消失问题，更好地捕捉长期依赖关系。全连接层将RNN的输出与情感标签关联。

3)训练深度学习模型：3.1数据准备：标注好的数据集包含各种情感状态的声音样本，用于训练和验证。

3.2模型训练：划分数据集将数据集划分为训练集和验证集。超参数调优调整学习率、批量大小等超参数。迭代训练通过多轮迭代训练深度学习模型。

4)模型评估：4.1测试数据集：独立的测试数据集用于评估模型在未见过的数据上的性能。

4.2评估指标：准确性、精确度、召回率用于评估模型的性能。

5)实时应用：5.1模型轻量化：优化模型结构精简模型结构，减小模型大小和参数量。硬件加速可以考虑使用专门的硬件加速器，如GPU，以提高推理速度。

以上步骤描述了如何从声音中使用深度学习技术提取情感信息。这一过程涉及了选择和处理声音参数，采用适当的深度学习模型，并在训练和评估阶段进行了优化，以确保在口才表达分析中获得准确和实时的情感信息。

2.面部表情微表情识别传统的图像特征提取通常涉及面部表情的静态分析。生物特征提取模块在此部分的改进方法包括微表情的识别，这是一种非常短暂的表情变化，通常持续不到1/25秒。使用高速摄像头和复杂的计算机视觉算法，以准确识别微表情，提供更详细的情感分析。

在实际应用中，微表情识别的计算机视觉算法流程如下：1)数据采集和预处理：1.1高速摄像头采集使用高速摄像头捕捉演讲者面部动作，以增加细节和时序分辨率。1.2视频预处理对采集到的视频进行预处理，包括降噪、去除背景干扰等，以确保清晰的面部信息。

2)面部关键点检测：2.1面部检测使用人脸检测算法，如Haar级联分类器或深度学习模型，检测视频帧中的人脸位置。2.2关键点标定采用关键点检测算法，如人脸关键点检测器，以标定面部关键点，包括眼睛、嘴巴、鼻子等。

3)微表情分析：3.1微表情提取通过分析视频序列，识别面部区域的微小运动。这可以通过光流估计算法(如Lucas-Kanade光流)来捕捉每一帧中的面部运动信息。3.2时序建模使用时序建模技术，如循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)，以捕捉微表情的时序变化。

4)微表情分类：4.1特征表示提取面部微动作的特征表示，可以是空间特征和时序特征的组合。4.2训练分类器使用深度学习模型(如卷积神经网络)或传统的机器学习分类器(如支持向量机)，对提取的特征进行训练，以将微表情与情感状态关联起来。

5)情感分析和结果展示：5.1情感关联将微表情的分类结果与情感标签关联，确定演讲者的情感状态，例如兴奋、沮丧、紧张等。5.2结果展示将情感分析的结果以文字、图形或其他形式反馈给用户或系统，以提供更详细的情感分析。

该算法流程结合了先进的计算机视觉技术，包括面部检测、关键点检测、光流估计和深度学习模型，以识别微表情并进行情感分析。

3.舌音振动分析对于舌音数据，生物特征提取模块在此部分的改进方法是引入振动分析方法，以了解舌头的微小运动。这包括使用加速度计或振动传感器来捕捉舌头的振动模式，并通过深度学习技术来识别不同的振动特征。这有助于更全面地了解演讲者的舌音特点。

舌头的振动频率与舌音之间的联系是通过舌音振动分析方法来建立的。振动频率是指舌头微小运动中振动的频率，而舌音是由这些微小运动引起的声音信号。以下是关于舌头振动频率和舌音之间联系的具体说明：

舌头的振动频率与舌音的联系：1)振动频率的捕捉：传感器选择使用加速度计或振动传感器来捕捉舌头的微小振动。这些传感器能够检测舌头表面的微动作，提供与舌头振动相关的时序数据。

数据采集通过在口腔内部放置传感器，采集舌头振动的时序数据。这可以是在演讲者说话或发出特定语音时进行的数据采集。

2)振动特征提取：信号处理对从传感器获取的时序数据进行信号处理，以提取振动的频率特征。这可能涉及傅里叶变换或小波变换等频域分析方法，用于确定频率成分。

时域分析进行时域分析，例如计算信号的周期性，以获取振动的周期信息。这有助于确定舌头振动的频率。

3)舌音的生成：声音信号关联将捕捉到的振动频率与同时采集的舌音数据进行关联。舌音是由舌头振动引起的声音信号，其频率和形态受到舌头振动的影响。

深度学习模型使用深度学习模型，如循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，来学习舌头振动频率与相应舌音之间的复杂关系，从而更准确地理解舌头振动对舌音的贡献。

4)应用于情感分析：情感关联将舌头振动频率与情感状态进行关联。不同的情感状态可能对舌头振动频率产生不同的影响，因此振动频率可以成为情感分析的一个重要特征。

模型训练在情感分析模型中集成舌头振动频率作为输入特征，以更全面地了解演讲者的口才表达情感状态。

通过这样的流程，可以建立舌头振动频率与舌音之间的联系，并将这一信息用于深度学习模型或其他情感分析模型，以提高对演讲者情感状态的理解和分析精度。

4.语音情感合成包括使用合成技术，将口才表达者的情感状态与特定声音特征关联起来，从而实现情感合成。这意味着系统可以生成声音示例，展示不同情感状态的声音表达方式，帮助演讲者更好地理解和模仿。

特定声音特征指的是声音中的具体属性或特性，这些特性可以用来描述和区分不同的声音。在上文中提到的语音情感合成中，特定声音特征是与口才表达者的情感状态相关联的声音属性。

以下是被认为是特定声音特征的例子：1)语调模式特定的声音特征可能包括语调的模式，即说话的升降调和变调的方式。不同的情感状态可能导致语调的变化，例如在兴奋时可能表现为高频和高强度的语调。

2)语速和节奏另一个特定声音特征是说话的速度和节奏。情感状态可能会影响口才表达者说话的速度，比如紧张可能导致说话速度加快。

3)音量声音的音量是一个显著的声音特征。不同情感状态下，口才表达者可能会表现出不同的音量，例如兴奋状态下可能会有较高的音量。

4)语音强度和能量特定声音特征还可能包括声音的强度和能量。情感状态的改变可能导致声音的强度和能量的变化，反映出说话者的情感状态。

5)语音频率分布特定声音特征还可以包括声音的频率分布。某些情感状态可能导致声音在不同频率上的分布发生变化，这可以通过频谱分析等技术来捕捉。

在语音情感合成中，系统可能使用这些特定声音特征来合成具有特定情感色彩的声音示例。例如，系统可能学习到在表达愉悦情感时，典型的声音特征可能包括较高的语调、适度的语速和较高的音量。这样的特定声音特征可以帮助模型更好地模仿和合成与目标情感状态相对应的声音。

5.数据增强技术数据增强是生物特征提取模块在此部分的改进方法，通过扩充训练数据集，从而提高深度学习模型的性能。这可以包括合成数据，如通过改变声音的音调、速度、语音强度等，以及人工引入的情感标签，以加强情感识别的性能。

情感标签的引入是为了在训练深度学习模型时提供额外的监督信息。这种情感标签通常是人为标注的情感类别或情感状态，用于指导模型学习从生物信号中提取的特征与特定情感之间的关联。

具体而言，情感标签的后续用途包括以下几点：1)监督训练在深度学习中，训练模型需要有标注的训练数据。引入人工标注的情感标签可以用于监督模型的训练，使模型能够学习如何从生物信号中准确地捕捉与特定情感状态相关的特征。

2)提高模型泛化能力通过引入情感标签，模型有机会学习更广泛的情感表示，而不仅仅局限于训练数据中出现的情感。这有助于提高模型的泛化能力，使其在面对新的、未见过的情感样本时表现更好。

3)优化特征提取情感标签可以用于指导特征提取模块，使其更专注于与情感相关的生物信号特征。这样，模型可以更有效地从多模态数据中提取与情感状态相关的生物特征，提高情感识别的准确性。

4)个性化情感模型如果有个体差异或个性化的情感体验，情感标签可以用于定制或调整模型，使其更好地适应特定个体的情感表达方式。

总体而言，人工引入的情感标签通过在训练过程中提供额外的监督信息，有助于模型更好地理解和学习生物信号与情感之间的关系，从而增强情感识别的性能。

数据融合模块数据融合模块将来自不同传感器的特征数据融合在一起。融合可以采用多种方法，包括特征级融合、决策级融合等。数据融合的目的是综合不同生物信号源的信息，提供更全面的口才表达分析。

在数据融合模块中，根据前面的研讨内容，可以得到以下解释：

1)最终结果该数据融合模块的最终结果是综合来自不同传感器的特征数据，从而提供更全面的口才表达分析。这意味着融合后的数据将包含多模态的生物信号信息，涵盖声音、图像和舌音等多个方面的特征。

2)融合的数据数据融合模块融合的是来自不同传感器的特征数据，包括声音、图像和舌音等多模态生物信号。具体来说，声音数据可以包含音高、音量、语速等音频特征；图像数据可以包含面部表情和手势特征；舌音数据可以包含振动和形状特征。

3)数据增强一般情况下，数据融合的目的是综合各种信息以提高系统性能。数据增强的决定通常基于训练深度学习模型的需求。如果模型在训练中需要更多样化、更丰富的数据以提高泛化能力，那么数据增强可能是有益的。

对于声音数据，如果模型在情感分析中需要更多样本以覆盖不同的语音特征和情感状态，数据增强可以通过改变声音的音调、速度、语音强度等方式来合成新的样本。这样的数据增强可以提高模型对不同语音变化的适应性，增强情感识别性能。

另一方面，对于图像数据，如果微表情识别需要更多样本来涵盖各种微表情变化，也可以考虑使用数据增强方法，例如在已有图像上进行旋转、裁剪、缩放等操作来生成更多样本。

综上所述，数据融合模块最终得到的结果是综合多模态数据的特征，包括声音、图像和舌音等，融合后的数据可以在提供更全面的口才表达分析的基础上，根据模型训练的需要考虑是否进行数据增强。

具体的融合步骤：

特征级融合和决策级融合是在多源生物信号数据的处理中常用的方法，用于将来自不同传感器的特征数据综合在一起，以提供更全面的口才表达分析。以下是特征级融合和决策级融合的具体步骤：

一、特征级融合：特征级融合是指将来自不同传感器的特征数据在特征层面上进行融合。在特征级融合中，每个传感器提取的特征被组合成一个更大的特征集，该特征集包含了来自所有传感器的信息。

特征级融合被广泛用于多模态数据处理、计算机视觉、自然语言处理等领域。例如，在人脸识别中，可以将来自图像传感器的面部特征与来自声音传感器的语音特征进行特征级融合，以提高整体的识别性能。

1.特征提取从不同传感器的生物信号数据中提取特征。对于声音、图像和舌音数据，各自的特征提取模块将产生音频特征、面部特征和舌音特征。

2.特征融合将来自不同传感器的特征数据合并成一个综合的特征向量。这可以通过简单的特征级融合方法(如连接特征向量)或更复杂的特征选择和权重调整方法来实现。

3.标准化在融合前，可以对各个特征进行标准化，以确保它们的尺度一致，以便更容易综合。

4.特征融合模型可以采用机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)来学习和融合综合的特征向量。这个模型将能够利用综合特征来预测口才表达特征，如情感状态或其他表达特征。

综合特征指的是来自不同传感器或数据源的多个特征通过融合方法得到的一个统一的特征向量。在口才表达分析的上下文中，综合特征是从声音、图像和舌音等多个生物信号数据中提取的各自特征的结合。这个综合特征向量可以包含多种信息，如音频特征、面部特征和舌音特征等，反映了不同数据源的信息，以提供更全面、多维度的口才表达特征。

具体步骤如下：1)特征提取从每个传感器或数据源中提取特定的生物信号特征，例如声音数据提取音频特征、图像数据提取面部特征、舌音数据提取舌音特征等。

2)特征融合将来自不同传感器的特征数据合并成一个综合的特征向量。这可以通过简单的特征级融合方法(如连接特征向量)或更复杂的特征选择和权重调整方法来实现。

3)标准化在融合前，对各个特征进行标准化，以确保它们的尺度一致，以便更容易综合。标准化有助于消除尺度的影响，使不同特征对最终结果的贡献更加公平。

4)综合特征模型使用机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)来学习和融合综合的特征向量。这个模型能够利用融合后的特征来预测口才表达特征，如情感状态或其他表达特征。这样的模型能够更全面地分析口才表达，结合多个生物信号源提供更准确的分析和预测。

预测是通过使用机器学习模型，如支持向量机(SVM)、神经网络等，利用综合特征向量来推断口才表达特征，例如情感状态或其他表达特征。下面是具体的步骤：1)特征提取从不同传感器的生物信号数据中提取特征。每个传感器对应的特征提取模块会产生相应的音频特征、面部特征和舌音特征。

2)特征融合将来自不同传感器的特征数据合并成一个综合的特征向量。这个综合特征向量包含了多个生物信号源的信息，通过简单的特征级融合方法(如连接特征向量)或更复杂的特征选择和权重调整方法进行融合。

3)标准化在融合前，对各个特征进行标准化，以确保它们的尺度一致，以便更容易综合。标准化有助于消除尺度的影响，使不同特征对最终结果的贡献更加公平。

4)特征融合模型采用机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)进行学习和融合综合的特征向量。这个模型在训练阶段学习特征之间的关系，并在测试阶段使用学到的关系进行预测。训练过程中，模型学习如何从综合的特征向量中捕捉口才表达特征，如情感状态或其他表达特征。

5)预测在模型训练完成后，可以使用新的综合特征向量输入到训练好的模型中，通过模型的预测输出来推断口才表达特征。这可以是情感状态的分类、其他表达特征的回归等，具体取决于任务的性质。

二、决策级融合：决策级融合是指将来自不同传感器或模型的独立决策(或预测)结果融合在一起，形成一个整体的决策。这种融合通常在分类或预测问题中应用，最终的决策是基于各个传感器或模型的输出进行的。

在情感识别任务中，可以使用来自声音传感器的情感预测结果与来自图像传感器的情感预测结果进行决策级融合，以提高整体的情感识别准确性。

1.各传感器的决策生成各传感器的数据可以分别输入到相应的决策模型中，生成各自的决策或情感预测结果。例如，声音数据可以用于声音情感分析，图像数据用于面部情感分析，舌音数据用于舌音情感分析。

2.决策融合将各传感器生成的决策或情感预测结果综合在一起，通过一定的决策级融合算法来生成最终的口才表达分析结果。这可能包括加权平均、多数投票等方法。

3.个性化分析最终的分析结果可以用于进行个性化分析和反馈，以帮助口才表达者改进口才表达。

这两种融合方法可以在口才表达分析系统中结合使用，以综合利用来自不同传感器的信息。特征级融合允许在特征级别汇总不同传感器的信息，而决策级融合允许在决策级别综合信息。这有助于提高系统的综合性能，使其更具实际应用价值。

(二)功能：多模态特征综合生物特征提取和异构数据融合模块的主要功能是将不同传感器收集的多模态生物信号数据综合在一起，形成更全面的特征集合。

情感分析通过深度学习模型，模块可以进行情感分析，识别口才表达者的情感状态，例如愉快、紧张或焦虑，以提供更深入的反馈。

口才表达特征提取模块还提取口才表达者的口才表达特征，如语速、流畅度和表情。这有助于评估口才表达者的表达能力。

个性化分析模块可以根据口才表达者的个性和风格提供个性化的分析和反馈，帮助口才表达者改进口才表达。

(三)实施方式：特征工程实现生物特征提取需要选择适当的特征工程方法，例如声音信号的Mel频谱特征提取、图像数据的人脸识别和表情分析、舌音数据的振动频谱提取等。

深度学习模型引入深度学习模型需要设计和训练适用于口才表达的神经网络架构，例如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。

数据融合方法数据融合需要选择适当的方法，如特征级融合、决策级融合或深度学习中的多模态融合方法。这些方法需要根据实际数据和任务进行调优和优化。

具体的数据融合方法为：

实时性考虑对于口才表达分析，实时性非常重要。模块需要高效处理和分析数据以提供及时的反馈。为了实现这一点，可以使用GPU加速和分布式计算。

个性化分析个性化分析模块需要根据口才表达者的个性和风格进行分析，这需要大量的样本数据和训练模型。

知识库和决策模块，用于根据所述口才表达分析结果对口才表达者进行综合评价，生成口才表达分析报告。

在实际应用中，所述生物特征提取和异构数据融合模块，具体包括：情感特征提取单元，用于利用卷积神经网络或循环神经网络提取所述声音数据中的情感特征；微表情特征提取单元，用于基于计算机视觉算法识别所述图像数据中的微表情特征；振动特征提取单元，用于利用振动分析方法提取所述舌音数据的振动特征；特征融合单元，用于利用深度学习模型融合情感特征、微表情特征以及振动特征，生成融合后的特征；决策融合单元，用于利用决策模型生成所述生物特征对应的决策和情感预测结果；情感合成单元，用于根据所述决策和情感预测结果以及所述融合后的特征，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果。

在实际应用中，所述生物特征提取和异构数据融合模块，还包括：

数据增强单元，用于对所述多模态生物信号数据引入情感标签。

在实际应用中，本发明还包括：AI和深度学习模型模块，用于利用神经网络模型以及情感分类深度学习模型处理所述多模态生物信号数据中的情感信息。

所述AI和深度学习模型模块，具体包括：预处理单元，用于对所述多模态生物信号数据进行预处理，生成预处理后的多模态生物信号数据；所述预处理后的多模态生物信号数据包括预处理后的舌音数据、预处理后的声音数据以及预处理后的图像数据；图像特征向量提取单元，用于将预处理后的图像数据输入至卷积神经网络模型中，输出图像特征向量；所述图像特征向量能够捕获图像数据中的情感信息；所述情感信息包括愉快、悲伤以及紧张；图像情感分析单元，用于将所述图像特征向量输入至情感分类深度学习模型中，输出图像情感类别；声音特征序列提取单元，用于将所述预处理后的声音数据输入至循环神经网络或长短时记忆网络模型中，输出声音特征序列；所述声音特征序列能够捕获声音数据中的情感信息；声音情感分析单元，用于将所述声音特征序列输入至情感分类深度学习模型中，输出声音情感类别。

在实际应用中，从多个方面描述AI和深度学习模型模块。

引入深度学习模型，对融合后的数据进行高级特征学习和情感分析。深度学习模型可以自动发现数据中的复杂模式和关系，提高口才表达的准确性和情感分析的精度。

深度学习模型模块的具体步骤如下：1、数据输入首先，将来自数据融合模块的综合特征数据输入到深度学习模型中。这些数据包括来自声音、图像和舌音传感器的特征信息。

2、神经网络架构设计选择适当的深度学习架构，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，根据应用需求和数据类型。这些网络架构能够自动捕捉数据中的特征和模式。

3、网络训练使用大量带有标签的口才表达数据对深度学习模型进行训练。模型会自动学习如何从生物特征数据中提取和表示情感特征以及其他相关信息。

4、特征学习深度学习模型会在训练中学习数据中的抽象特征和复杂模式。这意味着模型可以自动发现数据中的非线性、空间和时间相关性，无需手动工程特征。

5、情感分析训练好的深度学习模型可以用于情感分析任务。它将从综合特征数据中提取情感特征，如口才表达者的情感状态、情感强度等。这有助于理解口才表达者在不同情境下的情感表现。

6、准确性评估对模型的性能进行评估，以确保其准确性和性能符合应用需求。

(一)结构：深度学习模型库这个部分包括训练好的深度学习模型，如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)等，用于处理和分析多源生物信号数据。

情感分析模型这个模块包括情感分析深度学习模型，它负责识别和分析口才表达者的情感状态，例如愉快、紧张或焦虑。

口才表达特征提取模型这个模块包括特征提取深度学习模型，用于提取口才表达者的口才表达特征，如语速、流畅度和表情。

知识库和决策模型这个部分包括领域专业知识库和决策模型，支持系统的决策和推理，以便提供更深入的分析和建议。

(二)功能：多源数据分析该模块的主要功能是对多源生物信号数据进行分析。通过深度学习模型库，它能够同时处理声音、视频和舌音等多模态数据，提取有关口才表达者表达和情感的特征。

情感分析使用情感分析深度学习模型，模块可以识别和分析口才表达者的情感状态。这对于了解口才表达者的情感背景以及提供相应的反馈非常重要。

口才表达特征提取口才表达特征提取模型用于提取口才表达者的口才表达特征，例如语速、流畅度和表情。这有助于评估口才表达者的表达能力。

个性化建议基于多源数据分析和知识库支持，模块可以提供个性化的建议和反馈。这有助于口才表达者根据其个性和风格改进表达方式。

(三)实施方式：3.1高级特征学习模块：数据预处理在深度学习模型之前，需要对多源生物信号数据进行预处理。这包括数据归一化、去噪、特征提取和数据对齐，以确保输入数据的质量和一致性。

深度学习模型选择设计合适的深度学习模型，如CNN、RNN或深度神经网络(DNN)，以用于高级特征学习。这些模型应该能够处理多模态数据并提取代表性的特征。

模型训练使用收集的多源数据对深度学习模型进行训练。训练过程需要包括数据集划分、超参数调优和模型训练迭代。

3.2情感分析模块：情感特征提取对于情感分析，需要使用适当的模型架构来提取情感特征。这可以包括使用CNN来处理图像数据中的情感信息，以及使用RNN或类似模型来处理音频数据中的情感信息。

使用深度学习模型来处理情感信息需要针对不同数据类型(图像和音频)选择合适的架构。以下是使用CNN和RNN(或类似模型)来处理图像和音频数据中的情感信息的步骤：

一、处理图像数据中的情感信息(使用CNN)：1.数据准备：收集图像数据，其中包含口才表达者的面部表情。根据训练和测试集的需要，对图像数据进行划分。

2.特征提取：使用卷积神经网络(CNN)模型，如预训练的卷积神经网络(如VGG、ResNet、或基于您的需求自定义的模型)来提取面部表情中的情感特征。将每张图像输入到CNN模型中，并从中间或最终的卷积层获取特征表示。

3.特征表示：根据CNN输出的特征图，通常使用全连接层或池化层来获得固定大小的特征向量。这个特征向量可以捕获图像中的情感信息，例如愉快、悲伤、紧张等。

4.情感分类：使用提取的图像特征向量输入到情感分类深度学习模型中。训练情感分类模型，以将图像特征映射到情感类别。

5.模型评估：使用测试数据集来评估模型的准确性，使用标准的分类评估指标(如准确度、精确度、召回率、F1分数等)来衡量性能。

二、处理音频数据中的情感信息(使用RNN或类似模型)：1.数据准备：收集音频数据，包括口才表达者的语音样本。对音频数据进行分割和标记，以指示情感类别(如愉快、悲伤、紧张等)。

2.特征提取：使用适当的特征提取方法，如语音信号处理技术，从音频数据中提取情感相关特征。这些特征可能包括声调、音量、语速、声音频率等。

3.序列建模：使用循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)等模型，处理音频数据中的序列信息。将情感相关特征序列输入到RNN或LSTM中，以考虑音频数据中的时间相关性。

4.情感分类：训练情感分类深度学习模型，以将音频数据中的情感特征映射到情感类别。

5.模型评估：使用测试数据集来评估模型的准确性，使用分类评估指标来度量性能。

本发明选择适当的深度学习模型架构以处理不同类型的数据(图像和音频)中的情感信息，这有助于提高情感分析的准确性和可用性。同时，这些模型可以自动学习数据中的复杂模式和关系，从而提高情感分析的精度。

情感分类模型训练情感分类深度学习模型，以将提取的情感特征映射到情感类别。这可以是多类别分类任务，如识别“愉快”、“紧张”或“焦虑”。

模型评估使用测试数据集对情感分析模型进行评估，以确保其准确性和性能。这可以涉及到标准的分类评估指标，如准确度、精确度、召回率和F1分数。

具体实施步骤：当评估情感分析模型以确保其准确性和性能时，通常需要遵循以下步骤和实施路径：1.测试数据集准备：收集一个独立的测试数据集，其中包含不同样本的情感标签。这个数据集应该与模型训练数据是相互独立的，以确保评估的客观性。测试数据集应该包括各种情感类别的样本，以便全面评估模型的性能。确保测试数据的多样性和代表性，以便反映实际应用场景。

2.数据预处理：对测试数据进行与训练数据相同的预处理，包括数据归一化、去噪、特征提取和数据对齐。确保测试数据的质量和一致性，以使其适合用于模型评估。

3.模型推理：使用经过训练的情感分析模型，对测试数据进行推理(预测)。模型推理时需要处理测试数据中的情感特征，例如文本、图像或音频，以预测情感类别。

4.真实标签获取：获取测试数据集中样本的真实情感标签(也就是实际情感类别)。这些真实标签通常是由人工标注或者从已知数据源中获取的。

5.性能评估：使用模型的预测结果和真实标签对照，计算各种分类评估指标，以评估模型的性能。常用的评估指标包括：准确度(Accuracy)：分类正确的样本数占总样本数的比例。精确度(Precision)：真正例占真正例与假正例之和的比例，表示模型的分类精度。召回率(Recall)：真正例占真正例与假负例之和的比例，表示模型找到的真实正例的比例。F1分数：精确度和召回率的调和平均值，综合考虑了精度和召回率。可以根据任务需求选择其他适当的评估指标。

6.性能优化：根据评估结果，如果模型性能不满意，可以考虑模型调优、超参数调整或其他改进措施，以提高模型的准确性和性能。

7.实时性情感分析考虑：为了实现实时性情感分析，可以优化模型推理速度，确保在实际应用中能够及时提供情感分析结果。这可能包括使用GPU加速或分布式计算，以加快模型推理速度。

上述实施路径有助于确保情感分析模型在面对不同数据和情感类别时的准确性和性能。创新性在于如何有效地结合不同数据源的情感特征，如文本、图像和音频，并利用深度学习模型提取情感信息，以实现更全面、智能和实用的情感分析解决方案。

实时情感分析为了实现实时性情感分析，需要优化模型推理速度，并考虑使用GPU加速或分布式计算。

这一融合后的模块在深度学习模型的引入、多源数据分析和个性化建议的提供方面具有创新性，有望为口才表达行业和口才表达领域提供更全面、智能和实用的解决方案。

在实际应用中，本发明还包括：个性化分析模块，用于根据所述口才表达分析结果提供个性化的分析和反馈，改进口才表达者的口才表达；分析和反馈的形式包括文字反馈、图形分析、报告或语音反馈。

所述个性化分析模块，具体包括：提取所述口才表达分析结果中与口才表达者的个性和风格；根据所述个性和风格更新个性化模型，生成更新后的个性化模型；所述个性化模型是根据所述多模态生物信号数据构建的；根据更新后的个性化模型分析口才表达者的口才表达，生成个性化的分析和反馈，改进口才表达者的口才表达。

个性化分析模块根据口才表达者的个性和风格提供个性化的分析和反馈，帮助口才表达者改进口才表达。

个性化分析模块：

(一)模块设计

高级融合分析网络：结构：深度学习网络，融合多源生物信号和多维口才指标。

(二)运算公式

(1)复杂特征提取：

其中，F_cnn-rnn为融合后的特征表示，综合了CNN和RNN模型提取的特征；∑为求和符号，表示对所有模态的特征进行累加；i为索引，用于遍历所有模态；n为模态的总数；α_i为第i个模态的CNN提取特征的权重；β_i为第i个模态的RNN提取特征的权重；CNN_i(X_i)为第i个模态数据X_i通过CNN模型提取的特征；RNN_i(X_i)为第_i个模态数据X_i通过RNN模型提取的特征。

(2)口才指标融合

P＝Softmax(W_p·F_cnn-rnn+b_p)

P为口才维度指标的综合分析结果，Softmax为Softmax函数，用于归一化并突出最重要的特征；W_p为权重矩阵，用于将融合后的特征转换为口才维度指标；F_cnn-rnn为从上文的特征提取步骤得到的融合特征；b_p为偏置项，用于Softmax函数。

(3)动态特征加权与个性化模型更新

M_new＝ReLU(W_m·M_old+W_f·F_integrated+b_m)

其中，F_integrated为整合后的特征，用于个性化模型更新；γ_j为特征j的动态权重；DNN_j为深度神经网络，用于进一步处理融合特征和口才指标；M_new为更新后的个性化模型；ReLU为线性整流函数，用于引入非线性并激活网络；W_m，W_f为权重矩阵，用于更新个性化模型；M_old为原有的个性化模型；b_m为偏置项。

(三)指标定义

F_cnn-rnn：融合后的特征。

α_i，β_i：不同模态的特征提取权重。

F_integrated：整合后的特征。

γ_j：特征的动态权重。

M_new，M_old：更新后和之前的个性化模型。

(四)运行过程

(1)多源特征提取：针对每种生物信号(如声音、面部表情、舌音)，使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)提取特征。通过运算公式F_cnn-rnn将这些特征进行初步融合，每种信号的特征融合权重由α_i，β_i决定。

(2)口才指标融合：将初步融合的特征F_cnn-rnn与口才维度指标结合，使Softmax函数进行高级融合，得到P

(3)动态特征加权与个性化模型更新

通过F_integrated将融合的特征进行进一步的加权和整合，使用动态权重γ_j来调整不同特征的影响。

使用M_new公式更新个性化模型，融合整合后的特征F_integrated和旧模型M_old。

以下是个性化分析模块的具体分析过程：1.数据输入个性化分析模块首先接收来自生物特征提取和深度学习模型模块的分析结果，这些结果包括从多模态生物信号数据中提取的特征以及情感分析的结果。这些特征和情感分析的结果是关于口才表达者表现的客观数据。

2.个性和风格分析模块会对口才表达者的个性和风格进行分析。这包括从声音、面部表情、舌音数据中提取与个性和风格相关的特征，以及在深度学习模型中考虑个性和风格因素。这一步骤的目的是识别口才表达者的独特特征和风格。

个性化分析模块的分析过程涉及多个步骤，包括数据输入、个性和风格分析、个性化建模、分析和反馈、个性化反馈以及循环分析和改进。以下是分析过程的具体步骤：1)数据输入：接收来自生物特征提取和深度学习模型模块的分析结果，包括从多模态生物信号数据中提取的特征以及情感分析的结果。

2)个性和风格分析：从声音、面部表情、舌音数据中提取与个性和风格相关的特征。

在深度学习模型中考虑个性和风格因素，这可能包括使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)等模型。

3)个性化建模：创建或调整个性化模型，以考虑口才表达者的个性和风格。

个性化模型可能包括声音特征的权重、情感分析的参数、舌音特征的解释等，根据个体差异进行个性化配置。

4)分析和反馈：使用个性化模型，分析口才表达者的口才表达，识别个性特点和口才风格。评估表达者的表现与他们的个性和风格是否一致，确定改进的空间。

5)个性化反馈：根据分析结果生成个性化的反馈和建议。反馈和建议以适当的方式呈现给口才表达者，可能包括文字、图形、报告或语音反馈。

6)循环分析和改进：口才表达者使用个性化反馈来改进口才表达。模块继续分析和监测进展，并根据改进的反馈信息进行适当的调整，以更好地满足口才表达者的个性和风格需求。

总体而言，分析过程涉及多个步骤，从生物信号数据的提取到个性化模型的建立和分析结果的反馈，以实现对口才表达者个性和风格的深度分析。这一创新性的方法提供了高度个性化的反馈，有助于表达者更好地理解和改进其口才表达。

3.个性化建模个性化分析模块会创建或调整个性化模型，以考虑口才表达者的个性和风格。这些模型可以包括声音特征的权重、情感分析的参数、舌音特征的解释等。个性化模型根据个体差异进行个性化配置。

4.分析和反馈使用个性化模型，模块分析口才表达者的口才表达，识别他们的个性特点和口才风格。模块还可以评估表达者的表现与他们的个性和风格是否一致，以及是否存在改进的空间。根据分析结果，模块生成个性化的反馈和建议。

5.个性化反馈反馈和建议将以适当的方式呈现给口才表达者。这可以包括文字反馈、图形分析、报告或语音反馈，取决于系统的设计。反馈和建议可能包括如何在表达中强调其独特的个性特点、改进发音或语速以更好地符合其风格等。

6.循环分析和改进口才表达者可以使用模块提供的个性化反馈来改进其口才表达。模块可以继续分析和监测进展，并根据改进的反馈信息进行适当的调整，以更好地满足口才表达者的个性和风格需求。

这一模块的创新性体现在它能够提供高度个性化的分析和反馈，与传统的一般性建议相比，更有效地满足了不同口才表达者的需求。这样的个性化分析有助于表达者更好地理解自己的表达特点，以及如何最好地改进其口才表达，这对于提高表达的自信和效果非常有帮助。此外，该模块的创新部分还包括了将多源生物信号数据与个性和风格因素结合在一起，以提供更具针对性的分析和反馈。

在实际应用中，本发明还包括：情感交互和反馈模块，用于与口才表达者进行情感交互，并提供实时反馈。

在实际应用中，本发明还包括：口才表达评测和训练模块，用于对口才表达者的口才表达进行评测和训练，并提供个性化的训练建议。

在实际应用中，本发明还包括：实时处理和低功耗控制模块，用于对生物信号数据进行实时处理，并根据系统负载和电池状态进行功耗控制。

在实际应用中，从多个方面描述实时处理和低功耗控制模块。

(一)结构：数据处理模块：负责对采集到的生物信号进行实时处理，包括数据预处理、特征提取和分类等。低功耗控制模块：负责根据需要对系统进行低功耗控制，包括传感器的功耗控制、算法的功耗控制等。数据缓冲区：数据缓冲区用于存储来自不同传感器的多模态生物信号数据。这些数据在实时处理之前被缓存，以便进行协同处理和同步性。实时反馈接口：这个接口用于将实时的口才表达分析结果反馈给用户或系统。这可以是文字、图形、语音或其他形式的反馈。

(二)功能：多源生物信号数据处理：该模块负责从不同传感器获取多源生物信号数据，协同处理这些数据，并确保数据的同步性和准确性。特征提取和情感分析：实时处理引擎通过深度学习模型等技术提取生物信号中的特征，进行情感分析，以评估口才表达者的表达能力和情感状态。低功耗控制：低功耗控制器监测系统的功耗情况，根据需要采取措施，降低硬件资源的功耗，以延长设备的电池续航时间。实时反馈：模块通过实时反馈接口向用户提供即时的口才表达分析结果，帮助口才表达者改进他们的表达能力。

(三)实施方式：硬件优化：为了降低功耗，可以选择低功耗的处理器、传感器和电池。此外，可以采用硬件加速技术来加快多源生物信号数据的处理速度。数据流管理：实时处理引擎需要有效地管理多模态数据流，确保数据的同步性和一致性。这可以通过多线程编程、并行计算和流水线处理等技术来实现。深度学习模型优化：特征提取和情感分析的深度学习模型需要进行优化，以在实时处理中提供高性能。这包括模型压缩、量化和加速等方法。功耗控制策略：低功耗控制器可以采用动态功耗管理策略，根据系统负载和电池状态来调整功耗控制级别。这需要智能的功耗管理算法。

本发明还包括：数据安全和用户隐私保护模块以及系统框架集成模块。

数据安全和用户隐私保护模块负责对生物信号数据进行安全存储和传输，保护用户隐私。

系统框架集成模块负责将各个模块进行集成，形成完整的系统。

本发明能够达到以下效果：

1.准确性更高：考虑了口才表达者的个人风格和情感状态，采用了更复杂的深度学习模型，因此准确性更高。

2.实时性更高：采用并行处理等技术，提高了模型的实时性。

3.可扩展性更强：采用多模态情感分析的方法，可以更好地适应复杂的场景。

具体来说，本发明的以下技术创新可以带来以下有益效果：

1.考虑了口才表达者的个人风格：口才表达者的个人风格会影响舌音特征，因此考虑这些因素可以提高分析准确性。

2.提高了情感分析的准确性：采用多模态情感分析的方法，结合口才表达者的面部表情、语音和语气等信息，可以进行更准确的情感分析。

3.提高了实时性：采用并行处理等技术，可以提高模型的实时性，满足口才表达和口才培训领域的实时需求。

4.可扩展性更强：采用多模态情感分析的方法，可以更好地适应复杂的场景，例如口才表达者的情绪变化或环境噪声等。

总体而言，本发明具有较高的准确性、实时性和可扩展性，可以为口才表达行业和口才培训领域提供更有效的帮助。

以下是一些具体的例子：

1.对于口才表达者个人风格的考虑：例如，对于一个经常使用“咳嗽”来强调某些重点的口才表达者，系统可以通过识别“咳嗽”的音频特征来识别该口才表达者的风格，并将其作为一个特征加入到模型中进行训练。这样，系统可以更好地识别该口才表达者的舌音素，提高分析准确性。

2.对于情感分析的准确性：例如，对于一个情绪激动的口才表达者，系统可以通过识别面部表情、语音和语气等信息来识别该口才表达者的情绪状态，并将其作为一个特征加入到模型中进行训练。这样，系统可以更好地识别该口才表达者的情感状态，提高分析准确性。

3.对于实时性的提高：例如，对于一个需要实时反馈的口才表达场景，系统可以采用并行处理等技术来提高模型的实时性，确保系统能够及时为口才表达者提供反馈。

4.对于可扩展性的提升：例如，对于一个需要适应复杂场景的口才表达场景，系统可以采用多模态情感分析的方法来提高模型的可扩展性，确保系统能够在不同场景下都保持较高的分析准确性。

以上只是本发明的部分有益效果，随着技术的不断发展，本发明还可以进一步提升其准确性、实时性和可扩展性，为口才表达行业和口才培训领域带来更大的帮助。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，包括：

多源生物信号采集模块，用于采集口才表达者的多模态生物信号数据；所述多模态生物信号数据包括舌音数据、声音数据以及图像数据；

生物特征提取和异构数据融合模块，用于提取所述多模态生物信号数据中的生物特征，并基于所述生物特征，利用深度学习模型以及决策模型，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果；所述生物特征包括情感特征、微表情特征以及振动特征；

知识库和决策模块，用于根据所述口才表达分析结果对口才表达者进行综合评价，生成口才表达分析报告；

个性化分析模块，用于根据所述口才表达分析结果提供个性化的分析和反馈，改进口才表达者的口才表达；分析和反馈的形式包括文字反馈、图形分析、报告或语音反馈；所述个性化分析模块，具体包括：提取所述口才表达分析结果中与口才表达者的个性和风格；根据所述个性和风格更新个性化模型，生成更新后的个性化模型；所述个性化模型是根据所述多模态生物信号数据构建的；根据更新后的个性化模型分析口才表达者的口才表达，生成个性化的分析和反馈，改进口才表达者的口才表达。

2.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，所述生物特征提取和异构数据融合模块，具体包括：

情感特征提取单元，用于利用卷积神经网络或循环神经网络提取所述声音数据中的情感特征；

微表情特征提取单元，用于基于计算机视觉算法识别所述图像数据中的微表情特征；

振动特征提取单元，用于利用振动分析方法提取所述舌音数据的振动特征；

特征融合单元，用于利用深度学习模型融合情感特征、微表情特征以及振动特征，生成融合后的特征；

决策融合单元，用于利用决策模型生成所述生物特征对应的决策和情感预测结果；

情感合成单元，用于根据所述决策和情感预测结果以及所述融合后的特征，将口才表达者的情感状态以及个人风格与声音特征相关联，生成口才表达分析结果。

3.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，所述生物特征提取和异构数据融合模块，还包括：

数据增强单元，用于对所述多模态生物信号数据引入情感标签。

4.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，还包括：

AI和深度学习模型模块，用于利用神经网络模型以及情感分类深度学习模型处理所述多模态生物信号数据中的情感信息。

5.根据权利要求4所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，所述AI和深度学习模型模块，具体包括：

预处理单元，用于对所述多模态生物信号数据进行预处理，生成预处理后的多模态生物信号数据；所述预处理后的多模态生物信号数据包括预处理后的舌音数据、预处理后的声音数据以及预处理后的图像数据；

图像特征向量提取单元，用于将预处理后的图像数据输入至卷积神经网络模型中，输出图像特征向量；所述图像特征向量能够捕获图像数据中的情感信息；所述情感信息包括愉快、悲伤以及紧张；

图像情感分析单元，用于将所述图像特征向量输入至情感分类深度学习模型中，输出图像情感类别；

声音特征序列提取单元，用于将所述预处理后的声音数据输入至循环神经网络或长短时记忆网络模型中，输出声音特征序列；所述声音特征序列能够捕获声音数据中的情感信息；

声音情感分析单元，用于将所述声音特征序列输入至情感分类深度学习模型中，输出声音情感类别。

6.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，还包括：

情感交互和反馈模块，用于与口才表达者进行情感交互，并提供实时反馈。

7.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，还包括：

口才表达评测和训练模块，用于对口才表达者的口才表达进行评测和训练，并提供个性化的训练建议。

8.根据权利要求1所述的基于多源生物信号采集的口才表达分析系统，其特征在于，还包括：

实时处理和低功耗控制模块，用于对生物信号数据进行实时处理，并根据系统负载和电池状态进行功耗控制。