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ESD语音情感识别数据集片段0001

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简介：
本段落为ESD语音情感识别数据集中的首个片段示例，包含用于分析和研究人类情感表达的各种语音样本。 Emotional-Speech-Data（ESD）数据集选取了编号为0001的数据样本段，共有1500个样本，包括Fear、Sad、Neutral、Happy和Angry五种情感类型。每种类型的样本各300个，总计1500个样本。该数据集涵盖了不同年龄段的男女老少的语音数据，并且使用的语言是中文。

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  • ESD语音情感识别数据集片段0001
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    本段落为ESD语音情感识别数据集中的首个片段示例，包含用于分析和研究人类情感表达的各种语音样本。 Emotional-Speech-Data（ESD）数据集选取了编号为0001的数据样本段，共有1500个样本，包括Fear、Sad、Neutral、Happy和Angry五种情感类型。每种类型的样本各300个，总计1500个样本。该数据集涵盖了不同年龄段的男女老少的语音数据，并且使用的语言是中文。
     
  • CASIA语音情感识别数据库
    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。
     
  • 情感语音识别
    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。
     
  • CASIA中文语音情感识别数据包.zip
    优质
    本数据包包含由中国科学院自动化研究所研发的CASIA中文语音情感识别数据库，内含多样的中文情感语音样本。 语音情感识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情感状态。这种方法可以应用于多种场景，如智能客服、心理健康监测等领域。通过对音频信号的处理和机器学习算法的应用，系统能够识别出诸如高兴、悲伤、愤怒等多种情绪，并据此做出相应的反应或提供服务。
     
  • 汉语语音情感数据集.rar
    优质
    该资源为汉语语音情感数据集压缩文件，包含多种情感类别下的高质量普通话录音样本，适用于情感识别与分析研究。 该数据集用于语音情感分析的训练，并适用于机器学习和深度学习的应用。它来源于CASIA语料库，仅限于学术研究使用。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 语音情感数据集合.rar
    优质
    本资源包含一个精心构建的语音情感数据库，涵盖多种情感表达，适用于研究和开发语音识别及情感计算技术。 语音情感识别数据库适合用于锻炼，并且我已经亲自测试过确实有效。
     
  • 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。
     
  • 语音情感识别：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。
     
  • 语音情感识别的MATLAB源代码_speech_struggle6k9_情感辨识_matlab语音代码
    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。