Advertisement

SetA.tar.gz_情感识别_一起共用六次_情感生理数据_生理信号_生理数据

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

简介：
本资料集名为SetA.tar.gz，包含用于情感识别的研究者共享的情感生理数据。这些数据基于多种生理信号采集而来，如心率、皮肤电导等，旨在促进跨团队研究合作与技术进步。 MIT情感识别数据集可用于实现分类算法，包含四种生理信号数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SetA.tar.gz_情感识别_一起共用六次_情感生理数据_生理信号_生理数据
    优质
    本资料集名为SetA.tar.gz，包含用于情感识别的研究者共享的情感生理数据。这些数据基于多种生理信号采集而来，如心率、皮肤电导等，旨在促进跨团队研究合作与技术进步。 MIT情感识别数据集可用于实现分类算法，包含四种生理信号数据。
     
  • 基于Python的情感识别多模态生理信号.zip
    优质
    本项目采用Python编程语言，旨在开发一套情感识别系统，通过分析多模态生理信号（如心率、皮肤电反应等）来辨识人类情绪状态。 本任务的主要目标是在提取了交互者的生理信号后，对交互进行情感类的判别。这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，该任务具有较强的实时性特点，主要是基于1秒内的信号来进行分类。详细信息可以参考相关文献或资料。
     
  • 多模态生理信号情感识别（含代码和报告）
    优质
    本项目通过集成多种生理信号进行情感识别研究，并提供详细的实验代码与分析报告。适用于科研及应用开发。 多模态生理信号情感识别 附代码+报告
     
  • 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。
     
  • 表情符号情感数据：探究表情符号的情感含义
    优质
    本文探讨了表情符号在数字通信中的情感表达作用，通过分析大量数据来揭示不同表情符号背后的情感含义和文化差异。 表情符号情绪数据采用轻量级且易于使用的JSON格式，并基于简约API提供。 该数据集根据Petra Kralj Novak、Jasmina Smailović、Borut Sluban 和 Igor Mozetič于2015年发表的工作《表情符号情感排名1.0》进行开发。在研究中，83位人类注释者对超过160万条推文的情感极性（消极、中性或正面）进行了标注，在这些推文中约有4%包含了表情符号。 此模块基于和根据上述工作所提供的派生数据提供服务。 查看该库提供的详细数据信息。
     
  • 中文情感分析数据整理
    优质
    本项目专注于收集和整理中文文本的情感标注数据，涵盖社交媒体评论、新闻观点等多种来源，旨在促进自然语言处理领域内对中文情感分析的研究。 语料库说明： ## 词典 1. HowNet 情感词典 2. ntusd 情感词典 3. 情感分析停用词表 4. 结巴分词自定义词典 5. 常用语词典，包括流行新词、网络流行语、手机词汇以及粤语和潮州方言中的常用词语等 ## 手机评论数据 1. HTC手机用户评价，包含评分信息，共302篇（每篇评分为1到5分） 2. 魅族手机用户评价，包含评分信息，共529篇（每篇评分为1到5分） 3. 诺基亚手机用户评价，包含评分信息，共614篇（每篇评分为1到5分） 4. OPPO手机用户评价，包含评分信息，共553篇（每篇评分为1到5分） 5. 三星手机用户评价，包含评分信息，共762篇（每篇评分为1到5分） 6. 中兴手机用户评价，包含评分信息，共785篇（每篇评分为1到5分） 7. 摩托罗拉手机用户评价，包含评分信息，共990篇（每篇评分为1到5分） 8. 整合：正面评论1084条和负面评论524条 ## 淘宝商品评论数据 1. 正面评价一万个样本 2. 负面评价一万个样本 3. 待预测的语料一万个样本 ## 2012微博情感分析数据 该部分的数据集来自腾讯微博，每个话题包含约一千条信息，总计大约两万条。具体任务包括： 1. 观点句与非观点句的判别 2. 情感分类 3. 情感要素抽取 ## 谭松波酒店评论语料 正负样本数量不平衡，其中正面评价7000个样本，负面评价3000个样本。 ## 酒店、服装、水果、平板和洗发水的综合评论数据 这些类别中每个类别的正负样本各有5,000条，总共包含5万个样例。
     
  • 基于生理信号的情绪识别手腕穿戴设备
    优质
    本项目研发一款集成了先进算法与传感器技术的手腕式穿戴设备，旨在通过监测心率、皮肤电导等生理参数来精准识别人类情绪状态。该设备结合了便携设计和实时数据分析功能，适用于健康管理、心理辅导及智能交互等领域。 为满足情感计算的需求，设计了一种基于STM32L0的低功耗生理信号采集腕带设备。该设备利用低功耗蓝牙无线通信技术将收集到的生理信号实时传输至支持蓝牙4.0接口的智能终端。通过BP神经网络对这些数据进行分析处理后发现，此装置能够精确地检测心率、皮肤温度和阻抗以及运动状态，并能根据多维度的生理参数识别个体的情绪变化情况。实验数据显示，在紧张、中性和兴奋这三种情绪状态下，该设备达到了95%以上的准确度，为情感计算提供了一种实用且高效的可穿戴解决方案。
     
  • 情感数据集
    优质
    情感数据集是一系列用于训练和测试自然语言处理模型的数据集合，专注于识别和分类文本中的正面、负面或中性情绪。这些数据对于开发能够理解人类情感表达的技术至关重要。 在当今的人工智能领域里，语音情绪识别技术扮演着关键角色。它使机器能够理解并响应人类的情感状态，在诸如智能助手、自动驾驶汽车以及客户服务系统等领域中提供了更加人性化的交互体验。 情感语料库是推动这一技术进步的重要资源之一，它是通过收集和标注各种不同情感表达的语音数据集来实现这一点的。这些数据库通常包含多种情绪类别（如快乐、悲伤、愤怒或惊讶），以帮助训练模型识别并区分不同的感情状态。对于研究者来说，汉语情感语料库尤其有价值。 这类语料库的特点可以包括： 1. **语言特色**：由于专注于汉语语音的情感表达特点，这样的资源特别有助于处理中文相关的语音情绪识别。 2. **多样性和广泛性**：优秀的语料库应该包含大量不同说话者的样本，并且涵盖各种性别、年龄和口音等变量，确保模型在面对真实世界的复杂情况时能够准确地进行情感分类。 3. **情感标签**：每个音频片段都应附有对应的情感标识符或类别信息，这为训练算法提供了明确的目标依据。 4. **质量控制措施**：为了保证数据的准确性与可靠性，在创建过程中通常会实施严格的审核程序来排除噪音干扰和纠正错误标注等问题。 5. **标准化格式存储**：以通用标准如WAV音频文件及CSV或JSON等结构化文本形式进行保存，便于研究人员处理并用于模型训练。 借助汉语情感语料库，研究者可以： - 提取语音信号中的相关特征（例如梅尔频率倒谱系数MFCC、基频F0）； - 利用深度学习技术如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN来构建和优化情绪识别系统； - 通过交叉验证或者独立测试集对模型性能进行评估，包括准确性、召回率及F1得分等关键指标的测量； - 在实际应用中利用训练好的模型实时分析语音内容，并提供相应的情感反馈或是决策支持。 总的来说，汉语情感语料库对于促进语音情绪识别技术的发展具有不可替代的作用。随着研究和技术的进步，我们期待看到更多高效且精准的情绪识别系统在日常生活中广泛应用。
     
  • 情感识别
    优质
    情感识别技术是一种通过分析人的语言、文字或面部表情来判断人的情绪状态的技术。它在智能客服、智能家居和心理辅导等领域有着广泛应用，能够提供更加个性化和贴心的服务体验。 情绪识别是一种利用计算机算法分析人类情绪状态的人工智能技术。这种技术通常通过面部表情、语音或文本等非语言信息来进行情感判断，在人机交互、市场营销及心理健康等领域有广泛应用，有助于提升用户体验和服务质量。 在这个Jupyter Notebook项目中，我们将深入研究情绪识别的原理和技术实现方法。作为一款强大的互动式编程环境，Jupyter Notebook支持多种编程语言，并非常适合进行数据分析和机器学习实验。 本项目的重点包括： 1. **数据预处理**：在开始情绪识别之前，需要对原始数据执行一系列清理、标准化及特征工程等操作。例如，在面部表情识别中需从图像提取关键点（眼睛与嘴巴的位置）；而在文本情感分析里，则可能涉及词干提取、去除停用词和词形还原。 2. **特征提取**：这是情绪识别的核心步骤，包括获取面部几何特性、语音声学属性或文本中的情感词汇。常用的技术有PCA、LDA以及深度学习模型如卷积神经网络（CNN）及循环神经网络（RNN）。 3. **模型选择与训练**：根据具体需求挑选合适的机器学习或深度学习算法进行特征的训练工作，常见的选项包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及多层感知器（MLP）、CNN和LSTM等深度网络架构。 4. **评估与优化**：通过交叉验证、准确率、召回率及F1分数等指标来评价模型性能，并利用超参数调整或增加训练数据量等方式改进效果。 5. **可视化**：借助Matplotlib或Seaborn库，我们可以创建图表展示数据分布和模型预测结果，帮助理解模型运作机制与预测准确性。 6. **应用部署**：完成模型训练后，在实际场景中进行实施。例如开发Web服务接口以供其他系统通过API调用情绪识别功能。 此项目可能涉及以下代码段： - 数据读取及预处理：利用Pandas库加载数据，NumPy用于数值计算，OpenCV负责图像处理，而NLTK或spaCy则执行文本处理任务。 - 特征提取：使用OpenFace或Dlib库来获取面部特征信息，并借助Scikit-learn进行文本特征的提取工作。 - 模型训练：采用TensorFlow或Keras实现深度学习模型构建及应用；同时，也可以利用Scikit-learn创建传统机器学习算法。 - 结果评估：通过Scikit-learn提供的评价工具计算模型性能指标。 - 可视化展示：使用Matplotlib或Seaborn库生成图表以展现数据分布与模型预测结果。 综上所述，此项目不仅涵盖了情绪识别的基本理论知识，同时也教授如何在Jupyter Notebook环境下完成一个完整的机器学习任务流程。这将有助于提高AI技能并深入了解情感智能的实际应用方法。