基于Python的毕设：利用LSTM-Attention和GRU-Attention进行Casia库中的语音情感识别+源码及文档说明

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简介：
本项目运用Python实现基于LSTM-Attention与GRU-Attention模型的语音情感识别，数据集采用Casia库。附带详细代码和文档指导。项目介绍：该资源中的项目源码是个人课程设计作业的成果。所有代码在上传前均已通过测试并成功运行，并且答辩评审平均分达到94.5分，您可以放心下载使用。 1、该项目的所有代码都经过了严格的测试，在确保功能正确无误的情况下才进行上传，请您安心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）、老师或企业员工进行学习，也适用于初学者进阶学习。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程设计作业或者初期立项演示的参考材料。 3、如果您有一定的基础知识，在此基础上您可以对代码进行修改以实现其他功能，并将其应用于毕业设计、课程设计和作业中。下载后请先查看README.md文件（如有），仅供个人学习与研究之用，严禁用于商业目的。

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基于Python的毕设：利用LSTM-Attention和GRU-Attention进行Casia库中的语音情感识别+源码及文档说明

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本项目运用Python实现基于LSTM-Attention与GRU-Attention模型的语音情感识别，数据集采用Casia库。附带详细代码和文档指导。项目介绍：该资源中的项目源码是个人课程设计作业的成果。所有代码在上传前均已通过测试并成功运行，并且答辩评审平均分达到94.5分，您可以放心下载使用。 1、该项目的所有代码都经过了严格的测试，在确保功能正确无误的情况下才进行上传，请您安心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）、老师或企业员工进行学习，也适用于初学者进阶学习。此外，它还可以作为毕业设计项目、课程设计作业或者初期立项演示的参考材料。 3、如果您有一定的基础知识，在此基础上您可以对代码进行修改以实现其他功能，并将其应用于毕业设计、课程设计和作业中。下载后请先查看README.md文件（如有），仅供个人学习与研究之用，严禁用于商业目的。

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。

CASIA中文语音情感识别数据包.zip

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本数据包包含由中国科学院自动化研究所研发的CASIA中文语音情感识别数据库，内含多样的中文情感语音样本。语音情感识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情感状态。这种方法可以应用于多种场景，如智能客服、心理健康监测等领域。通过对音频信号的处理和机器学习算法的应用，系统能够识别出诸如高兴、悲伤、愤怒等多种情绪，并据此做出相应的反应或提供服务。

CASIA中文语音情感数据库

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CASIA中文语音情感数据库是由中国科学院自动化研究所开发的一款包含多种情感表达的高质量中文语音数据集，适用于研究语音情感识别技术。中科院的一个数据集包含四个人的语音样本，涵盖了六种不同的情绪状态，可用于进行语音情绪分类。

基于RNN、GRU、LSTM及Attention的时间序列预测代码

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本项目提供了一套利用循环神经网络（RNN）、门控递归单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），结合注意力机制进行时间序列预测的Python代码库。在进行基本的时间序列预测任务时，可以使用RNN、GRU、LSTM或Attention方法来构建模型。这些深度学习技术能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和模式，从而更准确地预测未来的数值或趋势。从实现的角度来看，可以选择像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来开发相应的模型。这些框架内置了各种RNN、GRU、LSTM及Attention层的实现方式，大大简化了构建与训练复杂神经网络的过程。

【情感识别】利用K近邻分类算法进行语音情感识别的Matlab源码.md

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本Markdown文档提供了一套基于K近邻分类算法的情感分析代码，专门用于从语音信号中辨识不同的情绪状态。该资源使用MATLAB语言编写，并为研究和开发人员提供了深入理解情感计算技术的机会。【情感识别】基于K近邻分类算法的语音情感识别matlab源码该文档介绍了如何使用K近邻分类算法进行语音情感识别，并提供了相应的Matlab代码实现。

【语音识别】利用BP神经网络进行语音情感识别的Matlab代码.zip

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本资源包含基于BP（反向传播）神经网络实现的语音情感识别Matlab代码及示例数据。适用于研究与学习语音信号处理和机器学习技术。基于BP神经网络实现语音情感识别的Matlab源码

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。

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。