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为了提高情感可视化的鲁棒性，该文提出了一种面向语音与面部表情信号的情感可视化方法。首先对获取的情感信号进行特征提取，并将其作为神经网络的输入，神经网络的输出即为相应的图案信息，然后通过图像生成模块生成可视化图像，实现对中性、高兴、愤怒、惊奇、悲伤和恐惧六种人类基本情感的可视化。该方法通过组合不同模式的情感特征进入一幅图像中，为人们创造了情感的可读模式，可以直观地展示情感的分类结果。仿真实验结果表明，仅通过语音信号进行可视化的平均正确率是78.0%，而通过该文方法的平均正确率是91.8%，具有良好的鲁棒性和易懂性。

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一个结合文字、表情、语音、发送图片的例子，只需要改一下配置文件的ip地址，和服务器名；还有里面一个文件loginActivity里面我有个地方ip地址写死了，记得改一下；初学者一定要了解JID的格式；

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针对以往web技术中图片处理存在的效率问题，文中通过实现一个基于web应用的表情图片动态管理模块，结合运维平台统一管理，最后得到更加高效和灵活的管理方案。模块共分为3个部分，其中运维平台负责对分类的表情图片进行统一管理。前端公共页面使用Javascript编写方法，负责处理前台写入数据和发送请求动态从数据库中取最新的表情图片。后台语言Java，用于拼接从数据库取出的包含表情图片的数据，由此形成一套高效规范的表情管理模块。

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详细视频请看：https://blog.csdn.net/qq_43764578/article/details/106024022 纯前端，数据缓存至本地，有语音功能等

附件为齐全的emoji表情PNG图片，可用于移动IOS/Android，也可用于PC web，直接下载解压可用。