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Learning-to-Feel: 一个利用深度学习的Streamlit web应用，用于识别和提取音乐中的情感与情绪

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简介：
Learning-to-Feel是一款基于深度学习技术的Streamlit网页应用，旨在识别并提取音乐作品中蕴含的情感与情绪信息。用户可轻松上传音频文件以获取详细的情绪分析结果。 “学习感觉”是一款使用Streamlit开发的网络应用程序，利用深度学习技术来识别和提取音乐中的情感与情绪。通过这个程序，用户不仅可以浏览数据，还可以对自己的歌曲进行分类。

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  • Learning-to-Feel: 一个利用深度学习的Streamlit web应用，用于识别和提取音乐中的情感与情绪
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    Learning-to-Feel是一款基于深度学习技术的Streamlit网页应用，旨在识别并提取音乐作品中蕴含的情感与情绪信息。用户可轻松上传音频文件以获取详细的情绪分析结果。 “学习感觉”是一款使用Streamlit开发的网络应用程序，利用深度学习技术来识别和提取音乐中的情感与情绪。通过这个程序，用户不仅可以浏览数据，还可以对自己的歌曲进行分类。
     
  • 基于深度学习的音乐情绪识别_musicemotion_
    优质
    基于深度学习的音乐情绪识别项目运用先进的AI技术解析音乐作品中的情感元素，旨在通过算法准确捕捉并分类不同类型的音乐情绪，为个性化音乐推荐系统、智能作曲软件等提供强有力的数据支持。 Music Emotion Recognition using CNN and RNN
     
  • 基于深度学习的情绪识别音频系统
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    本项目开发了一套基于深度学习技术的情感识别音频系统，能够精准分析并识别人类语音中的情感变化，为智能交互提供技术支持。 使用Python 3.8结合Keras及TensorFlow 2进行语音情感识别的研究中，通过LSTM、CNN、SVM以及MLP模型的实现，在准确率上达到了约80%。具体而言： - TensorFlow 2 / Keras：利用了LSTM和CNN (tensorflow.keras)； - scikit-learn：用到了SVM及多层感知器(MLP) 模型，并进行了训练集与测试集的数据划分； - joblib：用于保存和加载通过scikit-learn模型得到的结果； - librosa：在特征提取以及波形图的绘制上发挥了作用； - SciPy：主要用于频谱图的生成； - pandas：负责处理读取到的各种特征数据； - Matplotlib：提供了绘图功能。 安装所需依赖库，可以执行以下命令： ``` pip install -r requirements.txt ``` 进行预处理、训练和预测时，分别运行如下脚本： ```shell python preprocess.py --config configs/example.yaml python train.py --config configs/example.yaml python predict.py --config configs/example.yaml ``` 在代码中导入utils模块并调用其函数，例如： ```python import utils spectrogram = utils.spectrogram(file_path) ```
     
  • 基于EEG的情绪识别利用无监督深度特征学习
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    本研究探讨了通过无监督深度学习技术从EEG信号中提取情绪相关特征的方法，以实现更准确、高效的情绪识别。 基于EEG的情绪识别采用无监督深度特征学习方法。
     
  • 情绪辨识：利用面部表情与语音实现双峰情绪识别
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    本研究探讨了通过分析面部表情和语音特征来识别人类情绪的技术。采用双模态数据处理方法，以提高情绪识别系统的准确性和可靠性。 情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别。
     
  • 利用深度学习进行人脸情感识别的代码
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    本项目运用深度学习技术开发的人脸情感识别系统，通过分析面部表情自动判断人的情绪状态，并提供详细的源代码以供研究和应用。 基于深度学习的人脸情感识别代码包括Kaggle的fer2013数据集、模型搭建（使用Keras自定义卷积神经网络）代码、模型可视化代码，可运行训练程序重新训练，并提供预测推理脚本以及数据集预处理代码。这些代码已调试通过，在运行时需注意依赖库版本，过高版本可能导致不兼容问题。
     
  • 情绪识别：利用视频或摄像头源检测人脸及相应情绪，基于OpenCV与深度学习技术
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    本项目运用OpenCV和深度学习技术，通过分析视频或摄像头捕捉的人脸图像来识别各种情感状态，为情绪计算提供精准的数据支持。 该软件可以从视频或摄像头提要中识别人脸及其相应的情绪。由OpenCV和深度学习提供支持。 安装步骤如下： 1. 克隆存储库：`git clone https://github.com/petercunha/Emotion.git` 2. 进入文件夹：`cd Emotion/` 3. 安装依赖项，使用命令 `pip3 install ` 来依次安装以下模块： - 张量流 - 瘦身科学的OpenCV - Python 枕头 - 大熊猫 - matplotlib - h5py - 凯拉斯 完成依赖项安装后，可以通过运行 `python3 emotions.py` 来启动项目。 若要训练新的情绪分类模型，请下载fer2013数据集。
     
  • 基于EEG的情绪识别中的PNN应用
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    本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。 基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。 本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。 采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。 关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。 文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。 研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。
     
  • 利用机器学习进行语音情感识别
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    本项目运用机器学习技术对语音数据进行分析，旨在准确识别和分类人类情感状态，为智能交互系统提供更自然、人性化的用户体验。 随着计算机技术的发展和人工智能的普及，语音情感识别的研究受到了学术界和工业界的广泛关注。从语音情感识别的起源到不同情感类型的分类，这一领域的研究正在不断深入和发展。
     
  • 基于深度学习与模糊优化的语音情感识别
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    本研究结合深度学习技术与模糊优化方法，旨在提高语音情感识别系统的准确性和鲁棒性，探索更高效的情感分析模型。 自动语音情感识别（SER）是一项既具挑战性又充满吸引力的任务，它能够使人机交互更加高效，并且让服务机器人更好地理解人类的情感。为了提高SER的精度，需要从音频中提取出显著特征。在本段落的研究中，我们采用深度卷积神经网络（DCNN）来提取这些特征（即DCNNF），随后设计了一个堆叠式自动编码器（SAE）模糊滤波器以选择出具有代表性的特征，并将其命名为SF（显著特征）。实验结果表明，在CASIA中国情感语料库上的测试中，与直接使用由DCNNs生成的原始特征相比，所提出的模型展现出了更优的表现。