表情控制的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

你總給自己添堵：別因小事而動搖

為了解決表情控制的問題，作者（日）大嶋信賴 這樣論述：

這是一本幫助讀者合理控制情緒、保持自我的書。   你是否會因為一點小事就生氣，還一直無法釋懷？是否會因為他人的原因，總被不愉快的心情困擾？為什麼一些微不足道的事，卻總能讓人心情煩躁、心裡添堵呢？   本書用簡單明瞭的方法搭配生動有趣的插圖，通過對日常工作生活中一些小場景的分析，揭露隱藏在背後的罪魁禍首。大嶋信賴先生將用自己的知識，教你掌控情緒的方法，幫助你成為一個不會輕易被外界影響的人，讓你的內心充滿安靜與和諧，成為更加強大的自己！

表情控制進入發燒排行的影片

以物件偵測模型進行即時臉部表情偵測-應用於小精靈遊戲之控制

為了解決表情控制的問題，作者蔡旻均 這樣論述：

　　疫情的變化改變了我們生活的習慣，不管是辦公型態或休閒娛樂多改以居家為主，對全球經濟更造成巨大的影響。然而在此環境下帶來許多的商機及新型服務，尤其在遊戲市場上，不管是手機、桌上型電腦與電視遊樂器都有大幅的成長。然而鍵盤滑鼠及搖桿等操控設備皆是耗材，且疫情環境下與他人共用設備反而增加人與人接觸的風險。本研究在此背景之下，將臉部表情即時偵測模型運用在小精靈遊戲中，透過臉部表情偵測，依照不同的臉部特徵進行方向控制，取代原先使用的設備，則可減少人與人接觸的擔憂。　　臉部表情辨識一直是熱門的研究主題，且已應用於生活周遭，但在資訊設備使用更加普及的環境下，近視及老花眼的人口愈來愈多，因此本研究探討以臉

部表情作為遊戲控制器之模型比較，其中比較兩物件偵測模型YOLOv3-tiny及YOLOv4-tiny於沒有戴眼鏡與戴眼鏡表情之差異。結果顯示，有訓練戴眼鏡表情比沒有訓練的結果要好許多，在偵測戴眼鏡的sad表情，YOLOv3-tiny從0提升到0.55，YOLOv4-tiny從0.15提升到0.75，但仍有部分表情無法正確偵測及無法偵測的狀況。因此本研究加強訓練、驗證及測試樣本，其中移除不具代表性的表情圖片並將所有整理後的表情圖片轉為灰階格式及PNG格式以統一品質；調整不同的batch size大小並進行多次實驗以找出最適合參數。最後測試結果得到顯著提升，兩模型在偵測戴眼鏡的angry表情皆為1

、happy皆為0.9，且都沒有無法偵測的狀況。　　本研究經過調整後得到好的偵測結果，但當玩家使用側臉偵測表情時較難準確地偵測成功甚至無法偵測，未來期望蒐集更多不同臉部角度的表情資料作為訓練，以利更複雜或更安全的應用方向，如資訊安全或智慧醫療等。

Cartoon Animator 4：動態製作全攻略

為了解決表情控制的問題，作者謝昊霓 這樣論述：

　　網路時代，人人都是媒體 　　素人崛起、資訊爆炸，你只有3秒的時間，抓住客戶目光！ 　　簡短、具有娛樂性的「短動畫」是最熱門的影片行銷趨勢！ 　　想用動態影像創造行銷嗎？動畫行銷具有極佳的效能，不僅可快速吸引消費者注意、製造話題宣傳資訊，更有機會創造爆紅卡通或虛擬角色、發展周邊產品。學會動畫製作軟體不但可以製作出短（微）動畫、虛擬角色直播，連Line動態貼圖也可以簡易製作！ 　　Cartoon Animator 4（CrazyTalk Animator）是一套簡易與生產力兼備的2D動畫軟體；能將影像轉變為動態角色，用自己的表情控制角色（虛擬角色操控），用語音生成對嘴讓角色自動說話，製

作2D視覺特效，還能快速客製角色與創作素材。不會畫畫，沒有美術基礎也可以簡單上手！ 　　本書透過實戰練習帶領讀者學習簡易上手的動畫軟體CTA4，透過簡潔有力的流程設計，詳盡介紹本軟體的平台、各類功能以及實際操作，帶領讀者製作角色、道具等動畫所需素材，完成想像力豐富的2D動畫與動態影像！書中也詳盡介紹Line動態貼圖的製作與上架，以及企劃角色的秘訣，是一本全方位的動態製作秘笈！ 　　本書用實戰教學，手把手教讀者製作 　　1. 行銷小動畫 　　2. 虛擬角色直播（用臉部控制角色直播，是CTA的最大賣點） 　　3. 動態貼圖（如Line貼圖、微信表情， 包含Line貼圖上架流程教學） 本書特色

　　實力打造多媒體行銷利器 　　★ CTA4不需要繪畫基礎就能快速上手 　　★ 利用動畫影片創造獨特亮點 　　★ 以動態影像作為廣告宣傳最有力 　　★ 卡通角色說故事，引爆新話題瘋潮 　　★ 超速互動虛擬角色直播飆衝個人商值  

綜合考量音色及音樂表情控制之歌聲轉換

為了解決表情控制的問題，作者康冠儀 這樣論述：

歌聲轉換透過轉換帶有個人身份的特徵來轉換歌手甲的歌聲至歌手乙的歌聲。歌聲是一個極具豐富資訊的聲音，其中一些個人唱歌的習慣、偏好以及技巧可能不只會反映在音色也同時在音高以及能量的時間序列上。然而，至今在大多數的語音轉換的方法上仍然比較重視在開發音色轉換上的演算法，這篇論文也因此透過各種實驗討論歌聲在這些韻律特徵上所帶有的個人獨特性，以及人類聽覺感知上對於置換這些韻律特徵對歌手辨識所帶來的影響，最後也實作並提出同時包含音色以及韻律轉換的歌聲轉換方法。從音高以及能量萃取出的一些特徵可以在辨識六個歌手的任務上，透過隨機森林達到50%的正確率，另外一些特徵也在統計上有顯著的組間差異。在受試者測驗中，越

多非原歌手的韻律特徵會達到越低的歌手辨識率以及相似度。在實作所提出的歌聲轉換方法上，若加入字典集的情感特徵轉換，受試者所評測的相似度會大於純粹只有音色轉換的方法，但同時品質上評分則較低。除此之外，在受測者實驗中，對於歌手熟悉的程度也會影響最後的聽測結果。