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音乐情绪(musicmood)，一种利用情绪分类的机器学习技术压缩包。

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简介：
MusicMood 是一种以情绪分类为核心的机器学习技术。该项目旨在构建一个音乐推荐系统，特别为那些希望通过音乐来丰富生活的用户而设计。该系统能够有效地提升用户体验，例如在阴雨天的周末，或是医院、诊所等公共场所，甚至在餐厅等环境中，为用户带来愉悦的氛围。

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  • 音乐情绪分类的机器学习方法-MusicMood.zip
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    MusicMood是一款基于机器学习的情绪识别系统，专门针对音乐进行分析和分类。通过算法解析音频文件，准确捕捉并归类歌曲所传达的情感色彩，为用户提供个性化的听歌体验。 MusicMood 是一种基于歌曲歌词的情绪分类机器学习方法。该项目旨在为用户提供一个音乐推荐系统，帮助他们在希望听音乐的时候找到合适的曲目。这种系统尤其适用于在雨天的周末提升心情，或者在医院、诊所和其他公共场所如餐厅中使用。
     
  • 情绪分类器
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    情绪分类器是一种人工智能工具，能够识别和分析文本、语音或面部表情中的情感信息，并将其归类为不同的基本情绪，如快乐、悲伤或愤怒。通过自然语言处理和机器学习技术，情绪分类器可以应用于社交媒体监测、客户服务和心理健康等领域，帮助理解人们的情感状态并提供相应支持。 情感分类器作者：Charles Glass 版本：1.0.0 概述： 确定适合情绪分类的数据集是关键步骤之一。一个分布均匀的评论数据集是一个不错的选择，并可以来自外部资源或存储库内部。接下来，需要定义与特定情绪相关的评分标准并将其与相应的评论关联起来。此外，应识别和规范化数据集中存在的所有问题。 预处理工作： 使用Keras和Tensorflow采取一键矢量方法进行文本数据的预处理。 数据集选择： 我选择了亚马逊耳机评论的数据集作为研究对象。该数据集包含两个主要类别：产品评价的内容以及用户给产品的星级评分（1至5星）。根据观察，通常认为一或两颗星是负面反馈，三颗星为中性意见，四到五颗星则代表积极的评价。 预处理方法： 我使用了tokenizer将文本数据转化为序列形式，并进一步将其汇总成矩阵。此应用程序采用了Python、pandas、jupyterlab、Keras、numpy和tensorflow等工具进行开发。
     
  • 情绪分类来自音频文件：利用神经网络与多种数据集分析音频情绪
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    本研究运用神经网络技术及多元数据集，深入剖析音频文件中的情感特征，实现对音频中情绪的有效分类。 本项目提出了一种深度学习分类器，能够预测音频文件中人类说话者的情绪状态。采用RAVDESS与TESS两个数据集对模型进行训练，在包括中立、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶及惊讶在内的8个情感类别上实现了F1分数总体为80%的成绩。 功能集信息：构建的数据集中包含5252个样本，这些样本来自RAVDESS的1440条语音文件和1012首歌曲。该数据集收录了由24位专业演员（其中女性、男性各占一半）用中性北美口音录制的两个词法匹配陈述句，并涵盖了镇定、快乐、悲伤、愤怒、恐惧及惊讶等情绪表达，另外还包含令人厌恶的情感表现。每条录音文件都经过10次评分，在情感效度、强度和真实性方面得到了评价；这些评分由247位北美成年研究参与者提供，他们都是未经训练的个体。此外还有72名参与者的重测数据也纳入了该数据集中。
     
  • Emotify - 音乐情绪数据集
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    Emotify音乐情绪数据集是一款创新的情绪识别工具，包含多样化曲目及其对应的情感标签，旨在促进音乐与情感研究。 emotify 是一个音乐情感数据集。
     
  • 情绪与旋律：情感分析邂逅音乐
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    本项目探索了将情感分析技术应用于音乐领域的创新路径，通过解析文本表达来预测和创作符合特定情感状态的音乐作品。 情感音乐是一个简单的程序，它可以分析用户输入句子的情绪，并根据提取的情绪即时创作音乐。该程序依赖于Python 2.7、NLTK 3.0（一个自然语言处理库）以及FluidSynth 1.1（一个实时合成器）。此外还可以使用PyFluidSynth 1.2 Python包装器。 安装步骤如下：首先，安装上述提到的工具和库。然后，在您选择的目录中克隆此存储库： ``` git clone git@github.com:erdiaker/sentiment2music.git ``` 情绪分析器需要一些数据（约15MB）来进行训练。在终端中输入以下命令进行下载： ``` python -m nltk.downloader movie_reviews punkt ``` FluidSynth还需要声音字体文件（大约145 MB），用于合成音乐，您也需要将其下载下来。
     
  • EEG-ADS1299-情绪分类器.zip
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    该资源包包含一个基于EEG信号和ADS1299芯片的情绪分类模型，适用于情绪识别研究与开发。 EEG-ADS1299-EmotionClassifier项目是一个以情感分类为核心目的的数据处理系统，它依赖于高精度模数转换器（ADC）芯片ADS1299的功能。这款芯片专门用于脑电图（EEG）信号采集，在生物医学测量领域因其高速、高精度的模拟信号转换能力而备受青睐，特别是在需要长时间监测和高质量数据采集的应用中。 该系统可能被设计用来通过分析EEG信号来识别和分类人类的情感状态。情感状态通常与特定的脑波模式相关联，这些模式可以通过脑电图捕捉到。ADS1299芯片负责以高精度采集这些脑波信号，并将模拟信号转换为数字信号以便进一步处理和分析。 在情感分类的应用中，EEG-ADS1299-EmotionClassifier可能采用了一些先进的机器学习算法来处理所采集的EEG数据。通过从原始脑电波数据中提取特征并训练分类模型，这些算法能够识别不同的情感状态，如快乐、悲伤、愤怒或平静。这种系统在心理研究、情绪识别和人机交互界面设计等领域具有广泛的应用前景。 此外，该系统可能还包含特定的软件工具或界面，以方便研究人员或用户观察和分析脑电波数据。它提供了实时数据监测的功能，并且具备详细的数据分析与报告生成能力。在临床应用中，这样的系统能够帮助医生更好地了解患者的情绪状态，从而进行更准确的诊断和治疗。 需要注意的是，在情感分类系统的开发过程中存在诸多挑战。这些挑战包括提高情感识别准确性、处理个体间生理反应差异以及确保所使用的算法能适应各种环境条件下的EEG信号采集等。 总的来说，EEG-ADS1299-EmotionClassifier项目是一个结合了硬件与软件技术的综合解决方案，通过先进的信号处理和机器学习算法来分析EEG数据，并实现对人类情感状态的准确分类。该系统对于推动情感识别技术的发展及应用具有重要的意义，在多个领域中展现出其潜在的应用价值。
     
  • FMA 7996音乐的情绪标签
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    FMA 7996音乐的情绪标签是一段融合多种情感色彩的音乐作品，旨在通过旋律和节奏触动听众内心深处的情感共鸣。这段音乐能够唤起回忆、激发想象，并带来平静与思考的空间。无论是寻求心灵慰藉还是寻找创作灵感的人们，都能从中找到属于自己的情绪寄托。 FMA 7996首音乐的情绪标记。
     
  • 基于深度学习的音乐情绪识别_musicemotion_
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    基于深度学习的音乐情绪识别项目运用先进的AI技术解析音乐作品中的情感元素，旨在通过算法准确捕捉并分类不同类型的音乐情绪，为个性化音乐推荐系统、智能作曲软件等提供强有力的数据支持。 Music Emotion Recognition using CNN and RNN
     
  • 情绪辨识：利用面部表情与语音实现双峰情绪识别
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    本研究探讨了通过分析面部表情和语音特征来识别人类情绪的技术。采用双模态数据处理方法，以提高情绪识别系统的准确性和可靠性。 情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别。
     
  • 情绪与声纹的语音识别技术
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    本研究聚焦于将情绪因素融入声纹识别系统中，旨在提高复杂环境下的用户身份验证精度和安全性。 本课题的研究内容主要集中在呼叫中心电话语音的分割以及客服代表情绪检测方面,具体内容如下：（1）绪论部分概述了国内外关于说话者语音分割与情绪识别的研究现状，包括各研究者的具体方法、结论及其存在的问题。（2）在语音特征提取章节中，详细介绍了语音的物理模型及基于该模型的各种特征类型和提取方式。这部分内容是本项研究的基础。（3）话者分割和聚类部分着重讲解了语音分割的方法与理论，并深入探讨了基于距离和模型的分割聚类技术及其实验分析结果。（4）客服代表情绪检测章节则聚焦于情绪识别中的特征选择、提取方法及模型构建，特别强调使用支持向量机（SVM）进行情感分类的应用案例。（5）介绍了用于实现客服代表情绪检测系统的架构设计思路。（6）最后的总结部分对整个论文的研究工作进行了概括性的回顾和评估。