情感艺术

摘要： 全面实施素质教育,促进学生德、智、体、美、劳全面发展,音乐、美术类课程受到了国家和广大教育学者的重视。音乐教育是一种情感艺术,音乐课程不仅要注重基础知识的传授,还要注重音乐情感的表达。随着信息技术的发展,音乐教学需要利用信息技术和相关课程有机整合完成授课。小学音乐作为小学基础教育的一门必修课,在教学过程中需结合现代信息技术,利用小学音乐教学与多媒体信息技术的有机整合让学生更好地学习音乐课程,享受音乐带来的快乐。

摘要： 音乐属于一种情感艺术,其魅力主要是因为其能够为人们提供自由想象的空间,而情感则是人们对客观存在的一种反映。客观事物是所有情感的来源。作为人们对客观事物的看法和体验,情感不但具有信号的提示功能,而且能够对人们精神活动的动力进行调节。个人只拥有有限的生活经历,但是音乐却能够体现出无限的情感。

摘要： 情感艺术运用于班级管理,能融洽师生关系,提高班级管理工作质量。小学班级管理工作面对的是年龄较小的学生,教师要结合学生年龄特点,恰到好处地呈现与运用情感艺术,将其融入到班级管理工作的各个环节,以提高学生学习的自觉性和主动性,增强学生组织性和纪律性,促进学生的全面发展,使学生成长为合格的社会主义事业的建设者和接班人。文章论述班级管理工作中运用情感艺术的意义,分析班级管理工作的现状,对班级管理工作中情感艺术的呈现与运用进行论述。

摘要： 装饰艺术属于一种系统性概念,是人类文明体系中特有的艺术形式,并且历经数千年的发展已形成了极具独特的艺术文化风格。服装艺术作为人类精神文明的文化起源象征,与装饰艺术之间构成了相互影响和相互促进的紧密关系,其中装饰艺术对服装设计发展的影响从传统农耕时代走到了现代工业时代,与此同时,服装设计也一直促进着装饰艺术的发展与演变,二者在不同历史时期都反映出人们的审美追求和情感艺术表达。装饰艺术在服装设计领域的应用,实现了审美特点与实用特性的有机结合,不仅充分体现出装饰艺术表现形式的多样性,还为现代服装设计发展提供了大量的设计元素和创新活力,由此可见,现代服装设计中的装饰艺术属于审美艺术和科学设计相融合的良好产物,是现代艺术领域的重点研究课题,既推动着服装设计的多元化发展,也能够为现代服装艺术的多样性创新奠定坚实基础。通过对《现代服装设计实践创新》一书的详读,围绕着现代服装设计中装饰艺术的相关问题展开了深入分析与研究,旨在进一步了解装饰艺术及其在现代服装设计中的表现与创新运用。

摘要： 音乐是情感表达的重要形式之一,钢琴音乐不仅具有极大的艺术价值,在审美情感表达上也具有独特的魅力。本文从钢琴艺术情感艺术表达入手,深入分析钢琴艺术中的情感表达形式、方法,以期突出钢琴音乐在审美活动中的意义。钢琴音乐艺术是诸多音乐艺术形式中最注重情感表达的一种,不仅具有丰富的主观情感,还能够形成个性十足的多元化音乐语言,打造一个多姿多彩的音乐世界。

摘要： 随着社会现代化程度的不断提高,人们在追求工业现代化和经济发展的同时,也积极提升中华传统文化的内涵.而茶文化作为中华传统文化中历史较为悠久的一种独特文化,在其不断寻求发展的过程中,与陶艺文化相互碰撞、相互融合,让人们感受到了古色古香的文化韵味.在各类茶壶中,以紫砂壶最为推崇.以紫砂壶《风华之恋》为例,对紫砂壶造型结构和装饰特点做了具体分析,对茶壶中蕴涵的历史文化和情感文化进行阐述.

摘要： 班主任是班级管理的核心,通过必要的引导措施让班级内的学生保持积极向上、不断进取的理念是非常重要的。与普通高中学生对比,中职学生的学习基础比较差,思想、行为等方面也会有明显的不足。要想彻底消除这种问题,班主任作为管理者需要引入先进管理理念,给予学生情感关怀,促进管理水平的提升。

摘要： 二胡曾被称作南胡或胡琴,且它的流传之广也并非其它的乐器能够比拟的.从早期奚琴时期发展至今,二胡已经历了千年的历史,它无论作为一种独奏乐器,还是作为一种民族合奏的乐器、或是作为现代管弦乐队中的一种常规乐器,都占着及其重要的位置.在欣赏乐曲的同时,我们也能够从凄美的演奏旋律中体会到作者创作音乐时的情怀.而在进行二胡演奏的过程中仅仅只依靠精湛的技艺是远远不够的,还需要适当的融入演奏者自身的情感,才能使演出的效果变得出惟妙惟肖.

摘要： 音乐欣赏教学是音乐教育的重要组成部分,学生在高中阶段恢复音乐欣赏课,对提高学生的音乐素质具有重大的现实意义和长远的影响.音乐是一门情感的艺术,音乐教育是以音乐艺术为手段,在潜移默化中对学生进行情感教育.因此,在音乐教学中对学生进行思想品德是十分必要的.作为音乐教师,应利用音乐学科的特殊性,深入挖掘出音乐歌曲中内在的思想情感教育因素,采用"潜移默化"的方式,把这些思想情感充分地灌输给学生,让他们在情操上受到陶冶,道德上受到影响,心灵上受到启迪.

摘要： 小学低年级是小学生从幼年过渡到学习生涯的关键环节,学生经常会出现各种不适感。小学低年级班主任作为班级管理的主要负责人,必须充分关注学生的情感状态,在班级管理中融入情感艺术,激发学生的积极情感,促使小学生可以更加主动的进行知识学习。下面对此进行分析。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 本发明涉及到情感分析领域，提出了一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法，步骤包括：首先获取对话交替进行的多轮对话数据，并对不同人物角色进行标明；然后对多轮对话中的每条对话信息进行时序建模，提取出其中对应的语义信息表达序列；最后基于多轮对话所提取的语义信息表达序列，分离出对应的情感状态表达序列，并进行情感识别。在本发明中，打破了传统的以语义信息决定情感分类的做法，提出了由语义状态与情感状态分离的方法，由情感状态决定情感分类，从心理学的角度改进了现有对话情感分析方法，提升了情感识别的效果。

摘要： 本发明提供一种情感识别方法、情感识别设备及情感识别系统。其中，情感识别方法包括以下步骤：获取三维传感器阵列服装采集的用户的当前肌肉应力信号数据；将当前肌肉应力信号数据输入至已训练好的多元情感分类模型，获得多元情感分类模型输出的情感识别结果。本发明通过采用三维传感器阵列服装采集人体表达情感时当前肌肉应力信号数据，将其输入已训练好的多元情感分类模型中，多元情感分类模型通过肌肉应力信号数据输出其对应的情感识别结果。通过三维传感器阵列服装采集人体表达情感时的动作数据，可以确保高质量捕获肌肉应力信号数据，并根据动作与情感状态之间的关系，可以更准确地识别人体的情感表达，提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 从声音信号数据对每个分析帧提取声音特征量，并将该声音特征量存储到存储单元(S120)。接着，从存储单元读取所述声音特征量，使用基于预先输入的学习用声音信号数据所构成的一个以上的统计模型，计算与所述情感状态对应的所述声音特征量的情感状态概率(S130、S140、S150)。然后，基于计算的所述情感状态概率，判定包含所述分析帧的区间的情感状态(S160)。

摘要： 本发明公开了情感分析技术领域的融合情感资源的多模态情感分析模型，包括：用来进行文本、视觉与听觉模态特征初步提取的单一模态特征提取层模块，利用Transformer捕捉模态内部的动力，并设计情感词分类预测任务进行情感嵌入学习和提取的单一模态特征深度提取层模块，利用情感嵌入来完成多模态特征交互学习，使得其他模态特征能够感知文本中情感信息的跨模态交互学习层模块，将前三层学习到的情感特征表示最终输入深度神经网络完成最终预测任务的预测层模块，首个将情感资源作为主导信息来进行多模态情感分析的模型，设计了一种情感词分类预测任务进行情感知识学习，相较于现有的多模态情感分析方法，本申请的方法具有明显优势和较好的泛化性。

摘要： 本发明涉及基于情感语义对抗的跨语言情感分类方法，属自然语言处理领域。本发明包括：构建汉越疫情相关社交媒体评论的数据集；将句子以及句子中情感词拼接，用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行联合表征，分别获得单语语义空间下的情感语义表征；其次，通过对抗网络，在双语情感语义空间将带标签数据与无标记数据的情感语义表征进行对齐；最后将句子与情感词最显著的表征进行拼接，得到情感倾向性分析结果。本发明通过融合情感信息信作为背景信息实现了跨语言情感倾向性分析，从获取的舆情数据中为低资源数据获得情感分类结果，为后续的文本分类及低资源语言细粒度情感分析提供了支撑。

摘要： 本发明属于图像内容分析领域，公开了一种基于情感属性挖掘的图像情感分析方法，利用用户元数据信息挖掘，构建语义覆盖面大、情感可判别能力强的情感属性子集，并采用融合神经网络和矩阵分解模型预测标签矩阵，提升图像情感分析结果的准确性与稳定性。根据用户标签元信息和情感属性的特点，融合四种情感属性特性并优化概念选择模型完成情感属性子集选择；利用卷积神经网络提取视觉特征并通过视觉内容一致性优化；构建引入外界知识库指导的邻接图并通过语义关联性优化；将图像视觉特征和标签语义特征映射到潜在共享空间中，实现预测标签矩阵的重构；最后，利用训练好的重构模型来重构预测标签矩阵，并使用线性分类器进行最终的情感识别。

摘要： 本发明公开了一种基于SOPMI算法的情感词典扩充方法及情感极性分析方法，包括以下步骤：收集舆情文本数据；收集褒义词贬义词作为种子词；利用SOPMI算法计算词语的情感分数并生成情感词典；利用jieba对文本数据进行分词，并提取其中的名词和动词；利用名词和动词的分数加权对文本信息进行打分。解决了大多数情感极性分析智能基于现有情感词典，无法生成自己项目专有的情感词典。

摘要： 本发明公开了一种基于多分辨率情感和多类型知识的情感对话生成方法，包括接收对话中的语句文本，并进行标记；建立多分辨率情感模块；多分辨率情感模块将情感词转换为向量表示，生成最终多分辨率情感上下文；建立多类型知识交互模块；多类型知识交互模块通过对话上下文和多类型知识之间的联合交互构建情感增强的上下文；生成交互式向量，提取情感信号；解码器进行响应，生成情感响应并与用户输入共同构成情感对话。本发明利用多种类型的知识明确理解和表达情感对话生成中的情感，利用多类型知识获得情感增强的上下文语境图，利用多分辨率情感来更好地捕捉用户情感的细微变化，并将多向量进行融合并提取情感信号，来指导情感响应的生成。