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基于TensorFlow的LSTM、CNN、SVM和MLP语音情感识别代码.zip

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简介：
这段代码资源包含了使用TensorFlow实现的多种机器学习模型（包括LSTM、CNN、SVM及MLP）来执行语音情感识别任务，旨在帮助研究者快速搭建实验环境。 使用 LSTM、CNN、SVM 和 MLP 进行语音情感识别，并采用 Keras 实现。通过改进特征提取方法，将识别准确率提升至约 80%。 开发环境： - Python 版本：3.8 - 深度学习框架：Keras & TensorFlow 2

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  • 基于TensorFlow的LSTM、CNN、SVM和MLP语音情感识别代码.zip
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    这段代码资源包含了使用TensorFlow实现的多种机器学习模型（包括LSTM、CNN、SVM及MLP）来执行语音情感识别任务，旨在帮助研究者快速搭建实验环境。 使用 LSTM、CNN、SVM 和 MLP 进行语音情感识别，并采用 Keras 实现。通过改进特征提取方法，将识别准确率提升至约 80%。 开发环境： - Python 版本：3.8 - 深度学习框架：Keras & TensorFlow 2
     
  • 基于KNN、SVM、CNN和LSTM的遥感图像识别Python代码.zip
    优质
    本资源包含使用Python实现的四种机器学习与深度学习算法（K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)及长短期记忆网络(LSTM)）对遥感图像进行分类和识别的代码，适用于科研与教学。 该项目是个人毕业设计项目的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业论文的参考项目，具有较高的学习借鉴价值。 本项目采用的数据集是由武汉大学提供的WHU-RS19数据集，该数据集中包括了机场、海滩等共19类遥感图像。每种类型的图像大约有50张，分辨率大多为600×600像素。原始数据集中存在4张非标准尺寸的图像已被移除。 利用split_dataset.py脚本将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，并分别放置在train文件夹和test文件夹中。同时使用generate_txt.py生成了对应的索引文件，包括图片路径及标签（0~19）。由于后续实验将在Google Colab上进行，因此手动统一修改了图片的路径。 kNN算法是最简单的机器学习方法之一，在本项目中采用此法时并未对其效果抱有过高期望。当k值设为1时，测试准确率为16%。为了进一步探究参数k对结果的影响，实验分别尝试了k=1, 3, 5, 10和15的场景下算法的表现。 此外还探讨了支持向量机（SVM）在分类任务中的应用，并分析卷积神经网络（CNN）在此数据集上的表现效果。同时利用WHU-RS19数据集测试LSTM递归神经网络，该实验旨在对比LSTM与其他机器学习方法的性能差异。 本项目为深入理解上述算法提供了良好的实践机会和参考依据。
     
  • 基于SVM的情感语音识别系统
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    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LS-SVM的情感语音辨识
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    本研究利用LS-SVM方法进行情感语音识别，通过分析语音信号中的特征参数，实现对人类情感状态的有效辨识。 本段落提出了一种基于LS-SVM的情感语音识别方法。首先提取实验中语音信号的基频、能量及语速等参数作为情感特征，然后利用LS-SVM对相应的情感语音信号建立模型进行识别。实验结果表明，使用LS-SVM进行基本情感识别时，其识别率较高。
     
  • 基于kNN、SVM、CNN和LSTM的机器学习遥感图像识别算法Python代码.zip
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    本资源提供基于Python实现的四种主流机器学习模型（K近邻、支持向量机、卷积神经网络及长短时记忆网络）在遥感影像分类中的应用代码，助力科研与教学。 在当前的遥感图像处理领域，机器学习技术的应用已成为提高图像识别精度与效率的关键手段。本压缩包包含了一系列先进的机器学习算法源码，这些算法被广泛应用于遥感图像的智能识别与分类任务中。 具体而言，源码涵盖了四种强大的机器学习算法：k-最近邻（kNN）、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）以及长短时记忆网络（LSTM）。 k-最近邻算法（kNN）是一种基本的分类和回归方法。它通过计算不同类别中最近邻居样本的类别来预测新样本的类别，在遥感图像识别中的应用尤其适用于处理少量数据集。 支持向量机（SVM）是用于线性或非线性分类任务的一种监督学习模型，特别适合于高维空间的数据处理。在遥感图像识别领域，通过核函数映射技术将复杂问题简化为更高维度的空间来提升分类准确率。 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像识别方面表现卓越。它能够从遥感图像中自动提取出重要的空间特征，并用于后续的分类任务。在处理复杂的遥感数据时，CNN已经成为最有效的方法之一。 长短时记忆网络（LSTM）是循环神经网络的一种特殊形式，适用于捕捉时间序列中的长期依赖关系，在动态变化的数据分析上具有独特优势。对于涉及时间和视频维度的变化图像而言，LSTM能够有效地应对这些挑战。 压缩包内的“code”文件夹包含了上述算法的具体实现代码，用户可以直接将它们应用于遥感图像识别项目中，并根据实际需求进行调整和优化以获得最佳效果。此外，该源码不仅为专业人士提供了高效的处理工具，也为机器学习研究者们提供了一个实践平台。 由于这些源码的复杂性要求使用者具备一定的编程背景以及对相关算法的理解能力。同时，在获取、预处理及后期分析遥感图像数据方面也需要相应的知识和技能作为支撑。 随着技术的进步和发展，机器学习与深度学习方法在遥感图像识别领域的应用日益广泛，并不断推动着该领域的发展革新。这些源码为研究人员提供了宝贵的资源和支持工具，同时也将根据新的研究需求持续更新以解决更复杂的问题。
     
  • 语音情感识别的MATLAB源代码.zip
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    本资源包含用于分析和识别语音情感的MATLAB源代码。内含多种算法实现，适用于科研与教学用途，帮助用户深入理解语音信号处理中的情感计算方法。 语音中的准确情绪识别对于智能医疗、智能娱乐以及其他各种智能服务应用至关重要。由于汉语语言的复杂性，提高汉语语音情感识别的精度面临挑战。本段落探讨了如何提升语音情感识别准确性，涉及语音信号特征提取及情感分类方法的研究。从语音样本中抽取五种关键特征：梅尔频率倒谱系数（MFCC）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码示例
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    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。