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基于深度学习的音乐情绪识别_musicemotion_

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简介：
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

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  • 基于深度学习的音乐情绪识别_musicemotion_
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    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。
     
  • 基于深度学习的人物情绪预测
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    本研究利用深度学习技术对人物的情绪进行准确预测，通过分析文本、语音和面部表情数据，为情感计算领域提供新的解决方案。 本段落提出了一种情绪预测方法来识别、预测和分析目标人物的情绪变化。在进行情绪预测之前，采用一种情绪定量算法对数据集中的情绪数据进行归一化处理，以确定每种情绪的程度系数，为后续的情绪预测奠定基础。然后汇总一天内目标人物的情绪变化，并得出其主要情绪状态，再利用情感预测算法得到最终的预测结果。本段落运用BERT（双向编码器表示来自变换器）神经网络对短对话进行情绪建模，从而实现对目标人物实时情绪的有效预测。实验结果显示，通过使用本研究中的训练模型能够有效判断未来的目标人物的情绪波动状况。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的情感识别系统
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    本系统运用深度学习技术，旨在准确捕捉和分析人类情感，通过处理声音与图像数据，实现高效、精准的情感智能交互体验。 表情识别系统使用平台为Windows10搭配Anaconda4.2.0（自带Python3.5）、TensorFlow1.2.1（CPU版）及Keras2.1.3，同时集成OpenCV-python3.4.0；所用网络架构是卷积神经网络，并附有搭建该网络的代码。由于文件大小超过限制，已将相关素材上传至个人网盘中；此作品为中国大学生计算机设计大赛参赛项目，在电脑为64位的情况下点击作品文件夹中的GUI1.EXE可直接查看效果；源代码位于“素材源码”文件夹内，请下载链接文档后前往指定位置获取。
     
  • 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。
     
  • 毕业设计与课程作业_基于深度学习的表情情绪识别系统.zip
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    本项目为基于深度学习技术开发的表情情绪识别系统，通过对面部表情进行分析来判断相应的情绪状态。结合了多种神经网络模型以提高准确率，适用于心理学研究、人机交互等领域。 毕设&课程作业_基于深度学习的表情情绪模型系统是一个关于计算机科学教育领域的项目，主要探讨了如何运用深度学习技术来构建一个能够识别和理解人类表情情绪的模型系统。在当今的计算机视觉和人工智能领域，深度学习已经成为解决复杂识别任务的关键工具，特别是在图像识别和模式分析上。 这个项目可能是作为计算机科学或相关专业的毕业设计或课程作业的一部分。通常这类项目旨在让学生将所学理论知识与实践相结合，提升他们解决实际问题的能力。在这个特定的项目中，学生可能会经历从数据收集、预处理、模型构建、训练到测试的全过程，从而深入理解和应用深度学习技术。 “深度学习”是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层非线性变换对复杂数据进行建模。在本项目中，深度学习模型可能被用于识别人脸表情，如使用卷积神经网络（CNN）对人脸图像进行特征提取，以捕捉与情感相关的模式。 “Python”是实现深度学习的常用编程语言，它有丰富的库支持，如TensorFlow和PyTorch。这些库为构建和训练深度学习模型提供了便利。“C++”可能在项目的某些部分中用作底层优化或加速计算的工具，尤其是在处理大规模数据或高性能计算时。 压缩包子文件中的“Graduation Design”表明该压缩包包含了毕业设计的所有相关文件，包括但不限于研究报告、源代码、数据集、实验结果和模型参数。学生可能会在报告中详细描述他们的方法、实施过程、遇到的挑战以及解决方案。源代码可能包含用Python编写的深度学习模型实现，而数据集则包括训练和测试用的人脸表情图像。 这个项目综合了多个方面，如深度学习、计算机视觉、编程（Python和C++）及数据分析等，对于提升学生的技能和理解复杂问题的解决策略具有重要意义。通过这样的项目，学生不仅可以掌握前沿的深度学习技术，还能锻炼项目管理、文档编写和团队协作的能力。
     
  • 基于深度学习的中文文本情绪分类
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    本研究采用深度学习技术对中文文本进行情感分析与分类，旨在提升自然语言处理中对于复杂语义和情绪表达的理解能力。 本研究聚焦于基于深度学习的情感分类及智能客服的应用，并特别针对酒店与书店的评论进行情感分析。该系统能够识别评论中的积极和消极情绪，对于消极评价还能进一步细分其原因，例如物流问题或服务质量不佳等。项目包含完整的源代码以及详尽的开发文档供参考使用。