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语音情感识别：利用基于IEMOCAP数据集的卷积递归网络技术

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简介：
本研究探讨了使用卷积递归神经网络对IEMOCAP数据库中的语音情感进行识别的技术方法，旨在提升语音情感分析的准确性。 我们使用TensorFlow在IEMOCAP数据库上实现了基于卷积递归神经网络的语音情感识别（SER）。为了解决帧情感标签不确定性的问题，采用了三种合并策略：最大合并、均值合并以及基于注意力机制的加权池化来生成发声级功能。这些代码曾在配备GTX-1080 GPU的ubuntu 16.04 (x64)系统上进行测试，并使用了python2.7、cuda-8.0和cudnn-6.0。 要在计算机上运行这些代码，您需要安装以下依赖项： 张量流（TensorFlow）版本1.3.0 python_speech_features库 波(cPickle) 麻木(sklern)操作系统演示版 要开始使用，请先分叉存储库。

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  • 语音情感识别：利用基于IEMOCAP数据集的卷积递归网络技术
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    本研究探讨了使用卷积递归神经网络对IEMOCAP数据库中的语音情感进行识别的技术方法，旨在提升语音情感分析的准确性。 我们使用TensorFlow在IEMOCAP数据库上实现了基于卷积递归神经网络的语音情感识别（SER）。为了解决帧情感标签不确定性的问题，采用了三种合并策略：最大合并、均值合并以及基于注意力机制的加权池化来生成发声级功能。这些代码曾在配备GTX-1080 GPU的ubuntu 16.04 (x64)系统上进行测试，并使用了python2.7、cuda-8.0和cudnn-6.0。 要在计算机上运行这些代码，您需要安装以下依赖项： 张量流（TensorFlow）版本1.3.0 python_speech_features库 波(cPickle) 麻木(sklern)操作系统演示版 要开始使用，请先分叉存储库。
     
  • 基于语谱图及卷积神经网络的语音情感识别.pdf
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    本文探讨了利用语谱图和卷积神经网络进行语音情感识别的研究方法，通过分析音频信号的视觉表示来准确判断说话人的情感状态。 本段落探讨了基于语谱图和卷积神经网络的语音情感识别方法。通过分析语谱图特征并利用卷积神经网络进行模型训练，可以有效提高语音情感识别的准确率。该研究为自动语音处理技术在情感计算领域的应用提供了新的思路和技术支持。
     
  • 基于PyTorch的卷积神经网络面部表情识别数据集.zip
    优质
    本资源包含一个用于训练和测试面部表情识别模型的数据集及Python代码，采用PyTorch框架实现卷积神经网络。适合进行情感分析研究与开发。 Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zip 该文件包含了用于训练和测试面部表情识别模型的数据集，并且仅提供包含图像及标签的数据，不包括任何代码或预训练模型。如果您正在使用PyTorch进行相关研究或项目开发，这个数据集将是一个很好的起点。 请注意，上述描述中没有提及具体链接、联系方式等信息。
     
  • 基于神经网络的语音情感识别（使用MATLAB）
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    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。
     
  • TF-CRNN：基于TensorFlow的文本识别卷积递归神经网络（CRNN）
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    TF-CRNN是一种利用TensorFlow开发的先进文本识别模型，结合了卷积神经网络与循环神经网络的优势，旨在高效准确地处理序列数据和图像中的文字信息。 使用卷积递归神经网络（CRNN）和TensorFlow 2.0进行文本识别的实现适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。该实现采用Tensorflow 2.0，并利用tf.keras及tf.data模块构建模型并处理输入数据。要查看Shi等人早期版本的相关内容，请查阅相应标签下的文档。 安装tf_crnn时需要使用tensorflow-gpu软件包（因此需安装CUDA和cuDNN）。可以参考提供的environment.yml文件来配置环境，通过运行命令`conda env create -f environment.yml`进行安装。
     
  • CRNN：基于图像的序列识别卷积递归神经网络（CRNN）
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    CRNN是一种用于图像序列识别的深度学习模型，结合了卷积神经网络和循环神经网络的优势，广泛应用于文本检测与识别等领域。 卷积递归神经网络（CRNN）软件结合了CNN、RNN 和CTC损失函数，适用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和光学字符识别(OCR)。请参阅相关论文获取更多详情。 2017年3月14日更新：项目中添加了一个Docker文件。 2017年5月1日更新：PyTorch版本已发布。 2017年6月19日更新：对于端到端文本检测器+识别器，请通过相应操作进行签出。此软件仅在Ubuntu 14.04 (x64)上经过测试，需要启用CUDA的GPU支持。 安装步骤包括首先安装最新版本的相关库和LMDB数据库。 在Ubuntu系统中，可以使用apt-get install liblmdb-dev命令来安装LMDB。 为了构建项目，请转到src/目录并执行sh build_cpp.sh以构建C++代码。成功后，在src/目录下会生成一个名为libcrnn.so的文件。 演示程序可以在src/demo.lua找到。在运行演示之前，需要从指定位置下载预训练模型，并将其放置于model/crnn_demo/ 目录中作为crnn_demo_model.t7 文件使用。
     
  • 多峰语音情感识别：轻量级且可解释的机器学习模型，适用于语音情感识别及歧义消除（基于IEMOCAP数据集训练）
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    本文介绍了一种针对语音情感识别的轻量级、易于解释的机器学习模型，该模型使用IEMOCAP数据集进行训练，并在减少歧义方面表现出色。 从语音中识别情感是一项具有挑战性的任务，因为情感的定义本身就比较模糊。在本项目中，我们开发了轻量级多模式机器学习模型，并将其与更复杂且难以解释的深度学习方法进行了对比研究。对于这两种类型的模型，我们都采用了基于给定音频信号的手工特征。 我们的实验表明，在IEMOCAP数据集上，轻量级模型的表现可以媲美甚至超越深度学习基准，从而实现了最先进的性能水平。我们使用了以下手工制作的特征向量来训练两种类型的数据模型： - 基于机器学习（ML）：逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林、极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 - 基于深度学习（DL）：多层感知器，长短期记忆(LSTM)分类器。 本项目是滑铁卢大学CS 698课程——计算音频的一个学期作业。所有实验均使用了特定的软件库进行了测试。
     
  • 基于卷积神经网络的文字识别技术
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    本研究探讨了利用卷积神经网络(CNN)进行文字识别的技术方法，通过优化CNN架构和训练策略，显著提升了在复杂背景下的文字识别准确率。 在传统的模式识别方法中，通常是先提取特征。经过大量特征的筛选后，需要进行相关性分析来确定哪些特征最能代表字符，并剔除与分类无关或自相关的特征。然而，这种依赖于人工经验和主观判断的特征选择过程存在一定的局限性：不同的特征选择方式会对最终的分类性能产生显著影响；甚至提取顺序的不同也会对结果造成干扰。此外，图像预处理的质量也会影响到后续特征提取的效果。
     
  • 基于卷积神经网络的车牌识别技术
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行车辆牌照自动识别的技术方案，通过深度学习提高识别准确率和效率。 上传一张车牌照片（可以是远距离拍摄的），代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，并经过灰度化、二值化等一系列预处理步骤后导入训练好的神经网络以识别车牌信息。此外，通过调节神经网络的层数、学习速率和训练次数等参数，可以对其进行调整与优化。
     
  • 基于卷积神经网络的文字识别技术
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    本研究聚焦于探索并优化卷积神经网络在文字识别领域的应用，旨在提升复杂场景下文字检测与识别的精度和效率。 在传统的模式识别方法中，通常需要预先提取特征。从众多的特征中筛选出最能代表字符的关键特性，并剔除与分类无关或自我相关的特征。然而，这种手工设计特征的方法高度依赖于个人的经验和主观判断，不同的特征选择会对分类效果产生显著影响，甚至提取顺序的不同也会对最终结果有所影响。此外，图像预处理的质量同样会影响特征的提取质量。