以往研究对声环境和者声景观评价多采用主观问卷调查的方法。论文在32种不同声环境下通过摄像头记录受试者测试过程中面部表情,采用机器学习方法获得人脸表情变化,进而识别受试者情绪。结果表明,在这32种声环境下受试者的对这些声音的厌恶情绪和高兴情绪存在明显的差异。该方法为声环境主观评价和声景观研究提供了有价值的参考。
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