语音情感识别系统采用MATLAB进行仿真。

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简介：
该项目致力于构建一个针对特定个体语音情感的数据库；并包含了语音情感特征的提取以及语音情感分类器的设计，最终实现了对特定人语音情感的初步识别系统。该系统能够识别出五个不同的情感状态，具体包括平静、悲伤、愤怒、惊讶和高兴。值得注意的是，在愤怒和高兴的情感类别之间存在一定的混淆，但其他各类的情感之间具有良好的区分特性，整体平均分类准确率达到了93.7%。进一步地，对于由三个或以上特定个体构成的群体而言，系统同样能够识别出平静、愤怒和悲伤这三种基本情感。这些情感类别之间也表现出清晰的区分特性，且平均分类准确率提升至94.4%。所采用的分类器采用了混合高斯分布模型来实现这一功能。

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基于MATLAB的语音情感识别系统仿真

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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。

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【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

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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

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