Advertisement

【语音识别】利用BP神经网络进行语音情感识别的Matlab代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包含基于BP（反向传播）神经网络实现的语音情感识别Matlab代码及示例数据。适用于研究与学习语音信号处理和机器学习技术。 基于BP神经网络实现语音情感识别的Matlab源码

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【语音识别】利用BP神经网络进行语音情感识别的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含基于BP（反向传播）神经网络实现的语音情感识别Matlab代码及示例数据。适用于研究与学习语音信号处理和机器学习技术。 基于BP神经网络实现语音情感识别的Matlab源码
     
  • 【情感识别】利用MATLAB BP神经网络进行语音情感识别【附带Matlab源码 349期】.mp4
    优质
    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB和BP（Backpropagation）神经网络技术来进行语音情感分析，包含实用的Matlab代码资源。 在上发布的视频均配有完整的代码，并且这些代码都可以运行并通过了测试，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包含以下内容：主函数为main.m；其他调用的m文件；无需运行的结果效果图。 2. 运行所需Matlab版本是2019b。如遇问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得结果。 4. 如需进一步的服务或咨询仿真相关问题，请直接联系博主。服务包括但不限于： 4.1 提供博客或者资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • BP神经网络语音识别的Matlab代码_神经网络
    优质
    本项目提供了一套基于BP（反向传播）算法的神经网络在语音识别中的应用代码，使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出，适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。
     
  • 【语音识别】利用BP神经网络进行0至9数字的语音识别（附带MATLAB代码及GUI）.md
    优质
    本文介绍了一种基于BP神经网络的语音识别方法，并提供了实现0-9数字识别的MATLAB代码和图形用户界面(GUI)，适用于初学者快速上手。 基于BP神经网络实现0到9的语音识别MATLAB源码及GUI界面设计。
     
  • 基于BP神经网络的情感语音识别系统
    优质
    本研究提出了一种基于BP神经网络的情感语音识别系统，通过深度学习技术分析情感特征，实现对多种情感状态的有效识别。 在信息技术领域，语音情感识别是一项关键的技术应用，它结合了人工智能、自然语言处理以及模式识别等多个子领域的知识与技术。这项技术旨在解析人类语音中的情绪色彩，并为其提供支持以应用于虚拟助手、客户服务及智能安全等多种场景。 本项目采用基于BP（Backpropagation）神经网络的方法来实现这一目标。BP神经网络是一种经典的多层前馈结构，通过反向传播误差调整权重，从而优化其性能表现。在情感识别中，该技术通常被用作分类器，对经过预处理的语音特征进行学习和预测，并据此判断说话人的情绪状态（如快乐、悲伤、愤怒或中立等）。 项目开发环境选择了Visual Studio 2005这一集成开发平台来创建应用程序，同时利用MATLAB引擎以增强数值计算能力。在特征提取阶段，使用了MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等声学特征作为模型的输入。 整个系统的构建流程包括： 1. 语音信号采集：获取原始音频数据。 2. 预处理：对声音进行降噪、分帧和加窗操作，以改善质量及准备性。 3. 特征提取：计算MFCC或PLP等特征参数来捕捉关键信息。 4. 建立模型：定义BP神经网络的架构，并初始化权重值。 5. 训练模型：利用带有标签的数据集调整和优化网络结构。 6. 测试与评估：通过测试数据验证系统的性能指标，如准确率、召回率等。 7. 应用部署：将训练好的情感识别系统应用于实际场景中。 综上所述，基于BP神经网络的语音情感识别项目通过结合Visual Studio 2005开发环境和MATLAB计算能力的优势以及BP神经网络分类器的特点，实现了高效的情感分析与模拟。这标志着信息技术在理解和模仿人类情绪方面取得了重要进展。
     
  • 基于神经网络的语音情感识别（使用MATLAB）
    优质
    本研究采用神经网络技术，在MATLAB平台上开发了一种高效的语音情感识别系统，旨在准确捕捉并分析人类语音中的情感特征。 基于神经网络的语音情感识别研究使用了MATLAB中的BPNN和LVQ-PNN方法。
     
  • 基于多种神经网络的语音情感识别（MATLAB）.zip
    优质
    本项目为基于MATLAB开发的一种语音情感识别系统，采用多种神经网络模型进行情感分类。适用于科研及教学用途。 基于多种神经网络的语音情感识别（MATLAB代码）.zip
     
  • 基于BP神经网络的语音识别
    优质
    本研究探讨了利用BP（反向传播）神经网络技术进行语音识别的方法，通过优化网络结构和训练算法提高模型对不同说话人的适应能力及环境噪声下的鲁棒性。 这段文字描述的是基于带动量项的BP神经网络语音识别的Matlab代码。
     
  • MATLAB情感语音识别代码
    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。
     
  • 基于BP神经网络的语音识别Matlab程序
    优质
    本项目采用Matlab平台，利用BP（Back Propagation）神经网络算法开发了一套高效的语音识别系统。通过训练大量语音样本，该系统能够准确地将语音信号转换为文本信息，适用于多种语言和口音。 该文件主要包含了BP神经网络算法及其数据集，利用该神经网络可以实现语音识别。