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该文件“CASIA中文语音情感识别.zip”包含相关数据和资源。

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简介：
语音情感识别是指利用计算机技术，自动分析和判断人类语音中蕴含的情感色彩。这项技术通过对语音信号的深入处理和特征提取，能够识别出说话者表达的情绪，例如喜悦、悲伤、愤怒、平静等。语音情感识别的应用十分广泛，涵盖了人机交互、智能客服、心理健康监测、市场调研以及娱乐等多个领域。其核心在于建立一种能够准确捕捉和反映语音情感变化的模式，从而实现对人类情感状态的智能感知。 这种技术的发展，为我们理解和模拟人类情感提供了新的途径，并将在未来发挥越来越重要的作用。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • CASIA中文语音情感数据库
    优质
    CASIA中文语音情感数据库是由中国科学院自动化研究所开发的一款包含多种情感表达的高质量中文语音数据集，适用于研究语音情感识别技术。 中科院的一个数据集包含四个人的语音样本，涵盖了六种不同的情绪状态，可用于进行语音情绪分类。
     
  • CASIA语音情感数据库
    优质
    CASIA语音情感数据库是由中国科学院自动化研究所构建的一个包含多维度标注的汉语情感发音词汇表，旨在促进语音情感识别研究。 CASIA语音情感语料库包含四个专业发音人（2男2女），他们朗读了50个句子，并表达了六种情绪：生气、高兴、害怕和悲伤。这些数据可以用于对比分析不同情感状态下声学及韵律的表现特征。
     
  • CASIA语音情感识别的SVM分类方法
    优质
    本文介绍了一种基于支持向量机（SVM）的情感分类算法在CASIA语音数据库上的应用，探讨了其在自动识别和分析人类情感表达中的有效性。 对中科大发布的中文语音情感数据库CASIA进行了研究，提取了MFCC特征及过零率等特征，并采用了SVM分类方法。然而识别效果不佳，仅适用于初学者了解语音情感识别的过程。
     
  • CASIA汉语情感数据集.zip
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    该资料包包含由中科院自动化研究所构建的CASIA汉语情感数据集，内含丰富的情感标注音频及文本文件，适用于语音识别与情感分析研究。 CASIA汉语情感语料库由中国科学院自动化研究所录制，包含四个专业发音人和六种情绪（生气、高兴、害怕、悲伤、惊讶及中性），共有9600句不同发音的内容。其中300句是相同文本的，在这些句子上赋予了不同的感情色彩以进行对比分析；另外100句则是不同的文本，通过字面意思可以判断其情感归属，便于录音人更准确地表现相应的情感状态。
     
  • 关于语音情感识别的文献综述
    优质
    本篇文章为读者概述了近年来在语音情感识别领域的主要研究成果和技术进展，分析了当前研究的热点问题和挑战，并展望了未来的研究方向。 这是一篇关于语音情感识别的优秀文献综述，内容详尽且逻辑性强。
     
  • CASIA汉语情感数据集
    优质
    CASIA汉语情感数据集是由中国科学院自动化研究所构建的一个大规模、高质量的情感标注语料库，涵盖了多种情感类别与丰富的语言表达形式。 CASIA汉语情感语料库包含四个专业发音人、六种情绪的9,600句不同发音内容，其中包括300句相同文本和100句不同文本，适用于各种分析实验需求。该数据集旨在为研究情感语音提供素材。
     
  • 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。
     
  • 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。