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柏林语音情感分析库是一个用于分析语音中情感的工具。

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简介：
该柏林语音情感分析库提供了一系列语音文件以及与之对应的标签，此外，库中还包含了其他类型的特征信息。如果您希望了解更详细的使用方法和相关信息，请参阅柏林语音情感分析库的官方网站。

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  • 柏林语音情感分析工具库
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    柏林语音情感分析工具库是一款用于研究和教学的开源软件，专注于从音频数据中识别情绪状态，支持多种语言的情感分析。 这是柏林语音情感分析库，包含语音文件和标签以及其他特征。具体使用说明请参考该库的官方网站。
     
  • 柏林语音情感数据库全版
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    柏林语音情感数据库全版包含了丰富的情感语音样本，广泛应用于语音识别和情感计算研究中，是相关领域的重要资源库。 这是柏林语音情感数据库的完整版，包含音频和标签，适合进行语音识别研究的研究者使用。
     
  • 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
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    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。
     
  • 柏林情感声音数据库
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    柏林情感语音数据库是涵盖多国语言、包含丰富情感表达的声音资料库，广泛应用于语音识别与情感计算研究。 超棒的柏林情感语音数据库包含五种情绪，每种情绪有50个WAV音频文件，采样率为16000赫兹，位深度为16比特，声道类型为单声道。
     
  • 基于LSTM的语音情感分析器：预测语音中的用户情绪状态
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    本研究开发了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的情感分析工具，专门用于识别和预测语音信息中蕴含的情绪状态，为理解人类情感表达提供了新的技术手段。 语音情感分析仪采用长期短期记忆（LSTM）网络来识别七种基本情绪：愤怒、厌恶、恐惧、幸福、中立、悲伤以及惊奇。该模型在多伦多情感言语集（TESS）数据集中进行了训练，然而这导致了一些固有的局限性——由于当前只有两名女性配音演员参与录制，并且录音是在专业环境中完成的，因此该模型可能无法适用于直接制作环境中的应用需求。此外，代码文档详细记录了整个开发过程并保存在jupyternotebook文件中。
     
  • 基于LSTM的语音情感分析代码详解
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    本篇文章详细解析了利用长短时记忆网络（LSTM）进行语音情感分析的代码实现，深入探讨了模型构建、训练及评估过程。 目录摘要： 数据集描述：模型构建结果分析 结束 摘要：语音情感分析是将音频数据通过MFCC（梅尔倒谱系数）转换为特征向量形式，并将其输入到LSTM神经网络中以提取语音特征，最后使用softmax分类函数来实现情感标签的分类任务。这一技术在人机交互智能化方面具有重要意义。 数据集描述：该数据集中包含了四种中文情感类别，总共有200条记录。尽管这些音频文件的质量一般且长度较短（约4秒），但仍然能够从中识别出相应的情感极性。每个语音文件的格式为.wav，并存储在相应的目录中。这个小型的数据集用于演示目的。
     
  • 中文情感分析——情感词汇库
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    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合，用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词（chineseStopWords），用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇，例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音，并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时，移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词，比如“非常”、“极其”与“稍微”，它们在情感分析中非常重要，因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”，同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性，例如，“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此，在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外，情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇，如“好”、“快乐”与“坏”，这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用，则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
     
  • 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。
     
  • 情感语音数据库.7z
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    情感语音数据库.7z包含了多种情感表达的人声录音集合，适用于研究和开发语音识别及情感分析技术。 整理了几种语音情感数据集，包括CASIA汉语库、Berlin Database 和 IEMOCAP。
     
  • CASIA语音情感数据库
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    CASIA语音情感数据库是由中国科学院自动化研究所构建的一个包含多维度标注的汉语情感发音词汇表，旨在促进语音情感识别研究。 CASIA语音情感语料库包含四个专业发音人（2男2女），他们朗读了50个句子，并表达了六种情绪：生气、高兴、害怕和悲伤。这些数据可以用于对比分析不同情感状态下声学及韵律的表现特征。