Advertisement

基于支持向量机（SVM）的语音情感识别，提供matlab源码包。

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

简介：
该资源提供了一个基于支持向量机（SVM）技术的语音情感识别解决方案，包含matlab源代码。通过该源码，用户可以构建并应用语音情感识别系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【情感检测】利用支持向量机(SVM)进行语音情感识别的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机（SVM）的情感分析Matlab代码，专为语音信号处理设计，适用于研究和开发语音情感识别系统。 基于支持向量机（SVM）实现语音情感识别的MATLAB源码提供了一个有效的工具来分析和分类不同的情感状态。此代码可以帮助研究者们深入理解如何利用机器学习技术进行情感计算，并且适用于多种语音数据集的研究与应用开发中。
     
  • 【情感检测】利用支持向量机(SVM)进行语音情感识别的Matlab代码及GUI界面.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于支持向量机（SVM）的情感检测算法实现，通过MATLAB编写并附带图形用户界面(GUI)，旨在简化语音情感分析流程。 基于支持向量机SVM实现语音情感识别的Matlab源码及图形用户界面（GUI）设计。
     
  • 基于SVM的情感语音识别系统
    优质
    本系统采用支持向量机(SVM)算法，专注于情感语音识别技术的研究与应用开发，通过分析语音信号中的情感特征，实现对人类情绪状态的有效识别。 通过对语音数据进行特征提取，并运用SVM识别算法来实现对六种情感的语音信号识别。本研究使用的语料库来自CASIA汉语情感语料库，选取的特征集包括基因频率、时长、共振峰及MFCC等参数。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB实现的语音情感识别代码，包含详细的注释和必要的数据集引用说明。通过该工具包，用户可以深入理解语音信号处理及情感分析技术，并应用于实际研究项目中。 语音情感识别（matlab源代码）：基于matlab的语音识别代码及matlab源码。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源包含基于Matlab实现的语音情感及语音识别源代码。内容涵盖信号处理、特征提取与分类器设计，适合科研学习使用。 语音情感识别（matlab源代码），基于matlab的语音识别代码，包含在matlab源码.zip文件中。
     
  • 基于SVM的支持向量机脑部肿瘤识别
    优质
    本研究运用支持向量机（SVM）算法对脑部MRI影像进行分析，旨在提高脑肿瘤识别的准确率和效率。通过优化模型参数，实现对不同类型的脑肿瘤的有效分类与检测。 通过提取前额通道的脑电波样本熵作为输入数据，并使用支持向量机（SVM）进行训练以建立模型。经过随机选择的数据测试后，该方法达到了超过80%的准确率。代码可以运行并包含所需工具箱、数据和M文件。
     
  • 基于SVM的语音情感识别（包含混淆矩阵）
    优质
    本研究采用支持向量机(SVM)技术进行语音情感分析，并引入混淆矩阵以优化模型评估与准确性。 支持向量机（SVM）在处理多分类问题时可以采用多种策略。一种常见的方法是将多分类任务分解为多个二元分类子任务，并使用“一对多”或“一对一”的方式来训练模型，然后通过一定的规则进行决策合并以确定最终的类别输出。此外，还可以直接利用一些专门针对SVM设计的多类学习算法来进行处理。 在选择具体的实现方法时，需要根据具体的应用场景和数据特性做出权衡考虑。例如，“一对多”策略相对简单且易于实施；而“一对一”的方式虽然训练模型的数量更多但能够避免类别不平衡带来的问题，并可能具有更好的泛化能力。因此，在实际应用中可以根据具体情况灵活选用合适的方案。 需要注意的是，对于大规模的数据集或者复杂的分类任务而言，SVM的计算复杂度和内存需求可能会成为一个瓶颈，这时可以考虑采用核技巧优化、参数调优等手段来提高模型效率或使用线性可分支持向量机作为替代。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码示例
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计，为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别，通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。
     
  • 人脸识别中的支持向量机(SVM)
    优质
    本研究探讨了支持向量机在人脸识别领域的应用，通过优化算法提高模型对人脸数据的分类与识别精度，为生物特征识别技术提供新的解决方案。 使用Python3编写代码来调用SVM实现人脸识别，并根据Python2.7的代码进行修正。
     
  • 实战项目：基于支持向量机(SVM)的人脸识别源码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于支持向量机（SVM）算法实现人脸识别的完整代码。通过下载该ZIP文件，用户可以获得详细的实验数据集及训练模型所需的全部Python源代码，适用于深入学习计算机视觉和模式识别技术。 此项目为使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别的实战案例，并附有详细的代码注释，适合初学者理解与学习。该项目在导师评审中获得了高度认可，是毕业设计、期末大作业及课程设计的理想选择。 源码包含所有必要的功能模块和用户界面设计，确保了系统的完善性和实用性。项目经过严格的调试验证，可以顺利运行，并且具有美观的界面和便捷的操作体验。无论是用于个人学习还是实际应用，都具备很高的参考价值。