Advertisement

语音情感识别:Speech-Emotion-Recognition

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


简介:
《语音情感识别》(Speech-Emotion-Recognition)系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态,广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求:在命令提示符下移动到项目的根文件夹,并运行以下命令: ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下: 1. 在命令提示符中,进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用: ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项: - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务,因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Speech-Emotion-Recognition
    优质
    《语音情感识别》(Speech-Emotion-Recognition)系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态,广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求:在命令提示符下移动到项目的根文件夹,并运行以下命令: ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下: 1. 在命令提示符中,进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用: ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项: - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务,因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
    优质
    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征,该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后,识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下: - `models/`:模型实现目录 - `common.py`:所有模型的基类 - `dnn/`: - `dnn.py`:神经网络模型的基类 - `cnn.py`:CNN模型 - `lstm.py`:LSTM模型 - `ml.py` 环境要求: - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
  • emotion-recognition-through-speech: 使用Python和Sci-kit学习构建及训练
    优质
    本项目利用Python和Scikit-learn库,致力于开发并训练一个能够通过分析语音数据来识别情绪状态的机器学习模型。 语音情感识别介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。其核心思想是开发并训练/测试适合的机器学习(以及深度学习)算法来识别和检测人类在语言中的情绪表达。这在许多行业中具有实用性,例如产品推荐、情感计算等领域。 项目要求使用Python 3.6或以上版本,并需安装以下相关库: - librosa == 0.6.3 - madmom声音文件== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 (可选) 如果需要添加更多采样音频,可以通过将它们转换为单声道并设置成16000Hz的采样率来实现。这可以使用convert_wavs.py脚本完成。 数据集 该项目使用的四个数据集中包括了该仓库自定义的数据集合。
  • Speech Recognition:中文
    优质
    中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识,旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力,使人机交互更加自然流畅。 中文语音识别 1. 环境设置:Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库(thchs30) 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置,然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果
  • Unity插件:Speech Recognition System(
    优质
    Speech Recognition System是一款基于Unity引擎开发的高效语音识别插件,适用于多种平台,为游戏和应用提供流畅自然的人机交互体验。 Speech Recognition System是一款语音识别插件,无需互联网连接;具有高质量、快速的语音识别功能;支持24种语言;适用于多个平台(Windows, iOS, Android, macOS, Linux);易于集成。支持的语言包括:英语、印度英语、中文、俄语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、希腊语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、波斯语(即伊朗的官方语言)、菲律宾语言(如塔加洛语)、哈萨克斯坦语言(主要为哈萨克族的语言,也有俄语使用者)、瑞典语、日语、乌克兰语、捷克语、印地语和波兰语。
  • 中文离线库 - speech-recognition
    优质
    speech-recognition是一款专为中文设计的离线语音识别库,支持多种音频格式,适用于开发者构建智能语音应用,提供简便易用的API接口。 浅谈使用 Python 的 speech-recognition 库进行脱机语音识别。
  • 说话人-Speech Recognition MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码,适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
  • emotion-recognition:基于EEG的源码
    优质
    本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据,实现对人类情绪状态的自动检测与分类,适用于情感计算、人机交互等领域研究。 情绪识别项目使用脑电图(EEG)信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。 该数据集中包含了32名参与者的生理指标,每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段,并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后,这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数;另外还有8个外围指标如皮肤温度,呼吸幅度,眼电图(EOG),心电图(ECG)等数据记录,但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。 所有脑电信号均按照10-20系统进行采集,并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号,在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性,以便于进一步的情绪识别研究工作开展。
  • 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。
  • React-Speech-Recognition:为React应用提供的功能
    优质
    React-Speech-Recognition 是一个专为React应用程序设计的库,它提供了强大的语音识别功能。通过简单的集成,开发者可以轻松地为其应用添加实时语音转文字的能力。 React语音识别是一个利用React钩子的工具,能够将从麦克风采集的声音转换为文本,并提供给相关的React组件使用。useSpeechRecognition这个挂钩允许组件访问通过用户麦克风获取到的音频数据。它管理Web Speech API的状态,在后台操作打开或关闭麦克风的功能。 值得注意的是,当前对于此API的支持在浏览器中是有限制的,而Chrome提供了最佳体验。该工具需要至少版本为16.8的React来支持钩子功能。如果您之前使用过2.x版的react-speech-recognition或者正在用较低版本的React开发,则可以查看旧版文档。 如果从以前版本升级到3.x,请参考相应的迁移指南以顺利完成更新过程。 Type声明文件可以在DefinitelyTyped中找到。 安装说明: 请按照指示进行安装。