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语音情感分类（四类）压缩包。

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简介：
该中文语音数据集提供了200个样本，每个类别包含50条数据记录，其情感标注涵盖了“愤怒”、“恐惧”、“喜悦”和“正常”四个情感维度。这些样本的平均时长约为4秒。诚然，数据集的质量尚有提升空间，但它代表了该收费语音情感数据集的一部分下载内容。对于那些寻求更高质量数据的用户而言，建议直接购买并下载完整版的数据集。

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  • 中文语音情感分类（四类）.zip
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    本资源包含一个中文语音数据集，用于情感分类研究。该数据集将情感分为四大类，旨在促进情绪识别技术的发展与应用。 该中文语音数据集包含200条样本数据，每种情感类型有50条样本，其情感标签为[angryy, fear, happy,normal] 。每个音频文件时长约4秒。说实话，这些数据的质量一般，但这是从某个收费的语音情感数据库中下载的部分免费示例数据。如果追求高质量的数据，则建议直接购买该收费版数据库。
     
  • CASIA语音情感识别的SVM分类方法
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    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。
     
  • 情感分类
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    情感分类是通过算法识别和归类文本中表达的情感倾向，如正面、负面或中立，广泛应用于社交媒体分析、市场调研及自动化客户服务等领域。 情感分类作为一种自然语言处理（NLP）技术，在大数据时代被广泛应用于社交媒体监控、市场研究及客户服务等领域。它旨在识别并提取文本中的主观信息如情绪、态度或观点，帮助企业了解消费者的情绪反应，以提升产品和服务。 在这个名为emotion_classification的项目中，我们将探讨如何利用Python进行情感分类。作为数据科学和机器学习领域的首选语言，Python拥有丰富的库和简洁语法来支持情感分析工作。以下为本项目所使用的部分主要工具： 1. **NLTK（自然语言处理工具包）**：这是一个基础NLP库，提供了一系列预处理文本的工具与数据集。 2. **TextBlob**：基于NLTK构建，简化了诸如极性分析等常见NLP任务，并可快速对文本进行情感评分。 3. **Scikit-learn**：一个强大的机器学习库，内含多种分类算法如朴素贝叶斯和支持向量机（SVM），可用于训练情感分类模型。 4. **TensorFlow或Keras**：深度学习框架，用于构建神经网络以提高情感分析的准确性。 项目文件emotion_classification-main可能包含以下结构： - **data**：存放训练和测试数据集，每条记录包括文本及对应的情感标签。 - **preprocessing.py**：预处理模块负责清洗与标准化文本，如去除标点符号、转换为小写以及删除停用词等操作。 - **model**：包含不同模型的实现方式，比如基于scikit-learn的传统机器学习方法和深度学习模型。 - **train.py**：训练模型脚本包括数据加载、划分训练集与测试集、进行模型训练及评估等功能。 - **predict.py**：用于预测新文本情感类别的脚本，输入未标注的文本并输出分类结果。 - **config.py**：可能包含有关模型参数和路径配置的信息。 情感分析的基本流程通常包括： 1. 数据预处理：对原始数据进行清洗如去除HTML标签、URL及特殊字符，并执行词干提取与词形还原等操作，以及删除停用词。 2. 特征工程：将文本转换成计算机可识别的形式，比如使用词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF或Word2Vec/ GloVe进行词语嵌入表示。 3. 模型选择和训练：根据具体需求挑选合适的分类算法如朴素贝叶斯、逻辑回归或者SVM，并构建深度学习框架下的神经网络架构。 4. 模型评估：通过交叉验证及精度、召回率等指标来衡量模型性能表现。 5. 模型优化：调整超参数，采用集成方法或引入更复杂的模型以提升预测准确度。 6. 应用部署：将训练好的情感分析系统应用于实际场景中，如在线评论的情感分类。 通过这个项目，我们能够深入了解并实践情感分类的原理和技术，并将其应用到具体问题解决上。
     
  • MATLAB语音压缩_PCM语音压缩_pcm_matlab_语音压缩工具包
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    本工具包提供基于MATLAB的PCM语音压缩功能，包含编码、解码及性能分析模块，适用于研究与教学。 PCM编码符合中国的语音MPEG音频压缩标准，可以正常运行。不过需要更正一下表述中的错误，“符合中国国内的语音miu律压缩标准”应该是指“符合中国国内的语音MPG或ADPCM等压缩标准”，但具体是哪一种没有明确说明，在这里保持原文意思不变的情况下重写为：“PCM编码遵循中国的音频压缩国家标准，能够顺利执行。” 如果特指MPEG音频，则表述应更改为：“PCM编码遵守中国的MPEG音频压缩规范，可以正常运行”。不过由于原句可能指的是ADPCM或其他特定的中国语音压缩标准而非MPEG音频，在没有更多上下文的情况下保留最接近原文意思的表达。
     
  • Python情感分析分类
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    简介：本项目运用Python进行文本数据的情感分析与分类，通过自然语言处理技术识别和判断文本中的正面、负面或中立情绪，并采用机器学习算法对不同情感倾向的数据进行有效划分。 本段落介绍使用Python机器学习方法进行情感分析的方法，并包含源码及详细解释。代码经过测试可以正常运行。
     
  • TextCNN情感分类分析
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    TextCNN情感分类分析是一种利用卷积神经网络（CNN）技术对文本数据进行情感倾向识别的方法，广泛应用于社交媒体、产品评论等领域。 TextCNN是一种用于文本分类的深度学习模型，在情感分析任务中表现出色。它通过卷积神经网络提取文本特征，并利用多通道结构捕捉不同维度的信息，从而提高了对复杂语言模式的理解能力。在实际应用中，TextCNN可以有效识别和区分正面、负面以及中立的情感倾向，为用户提供准确的情感分类结果。
     
  • 【情感检测】改良KNN算法的语音情感分类Matlab代码附带GUI.md
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    本文档提供了一种改进的K-近邻(KNN)算法用于语音情感分析，并附有MATLAB实现及图形用户界面(GUI)，方便使用者操作和测试。 基于改进KNN的语音情感分类识别Matlab源码含GUI 该文档介绍了如何使用改进后的K-Nearest Neighbors (KNN)算法进行语音情感分类，并提供了包含图形用户界面(GUI)的Matlab代码。此方法旨在提高对不同情绪声音信号的准确识别能力，适用于研究和开发人员在情感计算领域的应用。
     
  • MATLAB语音压缩_语音压缩.zip_三角波频谱分析_speech_语音压缩MATLAB
    优质
    本资源包包含使用MATLAB进行语音压缩和三角波频谱分析的相关代码与示例。适用于学习语音信号处理技术，如speech编码及音频数据的压缩算法研究。 利用小波分解可以在MATLAB中实现一段语音的压缩功能。
     
  • 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。
     
  • 情感分析：基于Yelp评论的情感分类
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    本研究利用机器学习技术对Yelp平台上的用户评论进行情感分析与分类，旨在为企业提供改进服务的方向和建议。 情感分类项目概述： 1. **探索其他数字特征**：除了文本数据外，利用Yelp提供的“有用”属性进行加权样本实验，并使用“均值”处理缺失值。 2. **伯特转移学习**： - 建立和调整BERT模型。 - 可视化数据分析结果。 3. **改变表达句子向量的方式**：建立并优化LSTM模型。 4. 模型构建与调优： - LinearSVC - BernoulliNB - MLPClassifier - LogisticRegression - DecisionTree 5. 使用Word2Vec（W2V）创建情感分类训练word representation模型，并利用TSNE和PCA技术来探索单词表示。 6. **使用tf-idf进行文本处理**： - 建立并调整LinearSVC模型。