多峰语音情感识别：轻量级且可解释的机器学习模型，适用于语音情感识别及歧义消除（基于IEMOCAP数据集训练）

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简介：
本文介绍了一种针对语音情感识别的轻量级、易于解释的机器学习模型，该模型使用IEMOCAP数据集进行训练，并在减少歧义方面表现出色。从语音中识别情感是一项具有挑战性的任务，因为情感的定义本身就比较模糊。在本项目中，我们开发了轻量级多模式机器学习模型，并将其与更复杂且难以解释的深度学习方法进行了对比研究。对于这两种类型的模型，我们都采用了基于给定音频信号的手工特征。我们的实验表明，在IEMOCAP数据集上，轻量级模型的表现可以媲美甚至超越深度学习基准，从而实现了最先进的性能水平。我们使用了以下手工制作的特征向量来训练两种类型的数据模型： - 基于机器学习（ML）：逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林、极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 - 基于深度学习（DL）：多层感知器，长短期记忆(LSTM)分类器。本项目是滑铁卢大学CS 698课程——计算音频的一个学期作业。所有实验均使用了特定的软件库进行了测试。

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多峰语音情感识别：轻量级且可解释的机器学习模型，适用于语音情感识别及歧义消除（基于IEMOCAP数据集训练）

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本文介绍了一种针对语音情感识别的轻量级、易于解释的机器学习模型，该模型使用IEMOCAP数据集进行训练，并在减少歧义方面表现出色。从语音中识别情感是一项具有挑战性的任务，因为情感的定义本身就比较模糊。在本项目中，我们开发了轻量级多模式机器学习模型，并将其与更复杂且难以解释的深度学习方法进行了对比研究。对于这两种类型的模型，我们都采用了基于给定音频信号的手工特征。我们的实验表明，在IEMOCAP数据集上，轻量级模型的表现可以媲美甚至超越深度学习基准，从而实现了最先进的性能水平。我们使用了以下手工制作的特征向量来训练两种类型的数据模型： - 基于机器学习（ML）：逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林、极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 - 基于深度学习（DL）：多层感知器，长短期记忆(LSTM)分类器。本项目是滑铁卢大学CS 698课程——计算音频的一个学期作业。所有实验均使用了特定的软件库进行了测试。

情感语音识别

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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。

利用机器学习进行语音情感识别

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本项目运用机器学习技术对语音数据进行分析，旨在准确识别和分类人类情感状态，为智能交互系统提供更自然、人性化的用户体验。随着计算机技术的发展和人工智能的普及，语音情感识别的研究受到了学术界和工业界的广泛关注。从语音情感识别的起源到不同情感类型的分类，这一领域的研究正在不断深入和发展。

基于语音的情感识别：利用Python与Scikit-learn构建及训练模型

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本项目运用Python和Scikit-learn库，致力于开发情感识别系统。通过采集音频数据并应用机器学习技术进行模型训练，旨在实现对人类情绪状态的有效分析与预测。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。其核心理念是开发并训练适合的机器学习（包括深度学习）算法来识别人类情绪在声音中的表达，这一技术对于产品推荐、情感计算等众多领域具有重要意义。此项目需要Python 3.6或以上版本，并依赖于以下库： - librosa == 0.6.3 - madmom音频文件处理工具== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 （可选）若需要添加额外的采样声音，可以使用convert_wavs.py脚本将它们转换为单声道和16kHz采样率。安装这些库时，请确保运行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。此存储库利用了4个数据集（包括一个自定义的数据集）来训练模型，并进行测试与验证，以提高语音情感识别的准确性及实用性。

CASIA语音情感识别数据库

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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。

语音情感识别：利用基于IEMOCAP数据集的卷积递归网络技术

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本研究探讨了使用卷积递归神经网络对IEMOCAP数据库中的语音情感进行识别的技术方法，旨在提升语音情感分析的准确性。我们使用TensorFlow在IEMOCAP数据库上实现了基于卷积递归神经网络的语音情感识别（SER）。为了解决帧情感标签不确定性的问题，采用了三种合并策略：最大合并、均值合并以及基于注意力机制的加权池化来生成发声级功能。这些代码曾在配备GTX-1080 GPU的ubuntu 16.04 (x64)系统上进行测试，并使用了python2.7、cuda-8.0和cudnn-6.0。要在计算机上运行这些代码，您需要安装以下依赖项：张量流（TensorFlow）版本1.3.0 python_speech_features库波(cPickle) 麻木(sklern)操作系统演示版要开始使用，请先分叉存储库。

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。

基于机器学习的情感语音识别系统的构建.docx

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本文档探讨了如何运用机器学习技术来开发情感语音识别系统，旨在提高对人类情感状态自动检测的准确性与效率。通过分析音频数据中的声学特征，该研究致力于增进人机交互体验，并应用于智能客服、心理健康监测等领域。本段落介绍了基于机器学习的语音情感识别系统的设计与实现。该技术作为研究热点之一，在人工智能与人类互动、心理医生临床诊断以及高效测谎等方面具有广泛的应用前景。首先，文章概述了语音识别技术的基本概念及其重要应用领域，包括但不限于智能助手和控制系统等。接着探讨了语音情感识别的概念及其实用价值，如在人机交互、情感计算及健康监测中的作用。同时强调机器学习在此领域的关键角色，并具体介绍了支持向量机（SVM）的应用案例来提升系统性能与准确度。随后文章深入分析了用于训练模型的各类语音特征参数，包括基音频率、短时能量等声学特性以及梅尔倒谱系数(MFCC)等高级音频处理技术。此外还提到二叉树和支持向量机这两种算法在分类任务中的应用，并指出它们结合使用能够进一步优化识别精度。最后本段落描述了系统架构的详细构成，包括前端语音信号采集与预处理、后端特征参数提取及机器学习模型训练和分类等环节；并简述了用户界面设计以增强用户体验。该系统的潜在应用场景涵盖人机交互、情感计算等多个方面，展现了其在现代科技中的重要地位和发展潜力。

ESD语音情感识别数据集片段0001

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本段落为ESD语音情感识别数据集中的首个片段示例，包含用于分析和研究人类情感表达的各种语音样本。 Emotional-Speech-Data（ESD）数据集选取了编号为0001的数据样本段，共有1500个样本，包括Fear、Sad、Neutral、Happy和Angry五种情感类型。每种类型的样本各300个，总计1500个样本。该数据集涵盖了不同年龄段的男女老少的语音数据，并且使用的语言是中文。