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emotion-recognition-through-speech: 使用Python和Sci-kit学习构建及训练语音情感识别器

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简介：
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。

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  • emotion-recognition-through-speech: 使用Python和Sci-kit学习构建及训练语音情感识别器
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    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。
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
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    《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...
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    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
     
  • 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。
     
  • Speech Recognition：中文语音识别
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    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（语音识别）
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    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。
     
  • 中文离线语音识别库 - speech-recognition
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 说话人语音识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
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    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。