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语音情感识别代码包(MATLAB实现).rar_MFCC与情感分析_语音情感识别工具

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简介:
本资源提供基于MATLAB的语音情感识别代码包,包含MFCC特征提取及情感分类算法。适合研究语音情感分析的技术人员使用。 利用MATLAB识别语音情感特征,采用MFCC和DTW方法。

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  • MATLAB).rar_MFCC_
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    本资源提供基于MATLAB的语音情感识别代码包,包含MFCC特征提取及情感分类算法。适合研究语音情感分析的技术人员使用。 利用MATLAB识别语音情感特征,采用MFCC和DTW方法。
  • MATLAB
    优质
    本项目提供一套基于MATLAB的情感语音识别代码,涵盖信号处理、特征提取及机器学习模型训练等步骤,助力研究人员和工程师快速搭建高效的情感分析系统。 语音情感识别通过建立特定人语音情感数据库、提取语音情感特征以及设计分类器来实现一个初步系统。对于单个特定个体,该系统能够识别平静、悲伤、愤怒、惊讶与高兴五种情绪状态,除了愤怒和高兴之间可能产生混淆之外,各类别之间的区分特性良好,平均分类正确率为93.7%。而对于由三个特定人组成的群体,则可以准确识别平静、愤怒及悲伤三种情感类别,并且这些类别的区分特征同样明显,整体的平均分类准确性达到了94.4%。该系统采用混合高斯分布模型进行情感分类。
  • 优质
    情感语音识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情绪状态的技术。这项技术在智能客服、心理咨询等领域有广泛应用。 语音情感识别是一种利用技术手段分析人类言语中的情绪状态的方法。通过采集人的声音信号并运用算法模型对这些数据进行处理,可以提取出与特定情感相关的声音特征,从而实现自动化的感情分类和理解功能。这种方法在人机交互、智能客服以及心理健康监测等领域具有广泛的应用前景。
  • MATLAB_speech_struggle6k9__matlab
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的情感识别语音处理源代码,旨在实现对音频文件中情绪状态的有效分析与分类。通过先进的信号处理技术及机器学习算法,系统能够准确捕捉并解析人类言语中的情感波动,为心理学、人机交互等领域研究者提供了宝贵的工具和资源。 使用MATLAB进行语音情感识别,通过分析特征空间来确定语音包含的离散情感。
  • MATLAB.zip
    优质
    本资源包含用于分析和识别语音情感的MATLAB源代码。内含多种算法实现,适用于科研与教学用途,帮助用户深入理解语音信号处理中的情感计算方法。 语音中的准确情绪识别对于智能医疗、智能娱乐以及其他各种智能服务应用至关重要。由于汉语语言的复杂性,提高汉语语音情感识别的精度面临挑战。本段落探讨了如何提升语音情感识别准确性,涉及语音信号特征提取及情感分类方法的研究。从语音样本中抽取五种关键特征:梅尔频率倒谱系数(MFCC)、音调、共振峰、短期过零率和短期能量。
  • :Speech-Emotion-Recognition
    优质
    《语音情感识别》(Speech-Emotion-Recognition)系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态,广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求:在命令提示符下移动到项目的根文件夹,并运行以下命令: ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下: 1. 在命令提示符中,进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用: ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项: - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务,因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
  • CASIA数据库
    优质
    CASIA语音情感识别数据库是由中国科学院自动化研究所建立的一个包含多维度标注的中文情感语音资源库,旨在促进情感计算研究。 中科大提供的语音情感识别数据集免费版包含四人录音:2名男性和2名女性共录制了约1200条音频片段,涵盖了六种不同的情绪表达——中立、快乐、悲伤、愤怒、恐惧以及惊讶。
  • Matlab, 基于Matlab示例
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计,为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别,通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。
  • 】利用K近邻算法进行Matlab.zip
    优质
    本资源包含基于K近邻算法的情感识别Matlab代码,用于分析和分类语音中的情感状态。适合研究与学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。