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通过deap进行情感识别。

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简介:
1. 功率谱密度(power spectral density, PSD)指的是描述信号在不同频率上的能量分布情况,它是一个重要的分析工具。 2. 差异不对称(differential asymmetry, DASM)则反映了信号的非对称性特征,即不同频率上的能量分布不均匀。 3. 理性不对称(rational asymmetry, RASM)进一步细化了不对称性的描述,强调了其理性或逻辑上的不平衡性。 4. 差异因果(differential caudality, DCAU)是一种用于分析因果关系的不对称性指标,它揭示了事件发生顺序的潜在影响。 5. 不对称(asymmetry, ASM)是一个笼统的概念,涵盖了各种信号或过程中的不平衡现象。 6. 差分熵(differential entropy, DE)则用于量化信息的不确定性和复杂性,常用于分析信号的随机性和噪声特性。

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  • 基于DEAP方法.zip
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    本研究利用了DEAP数据集,提出了一种新颖的情感识别方法,旨在提高在复杂环境下的情感分析准确度。该方法结合了先进的信号处理技术和机器学习算法,为情绪计算和人机交互领域提供了新的视角和解决方案。 1. 功率谱密度(power spectral density, PSD) 2. 差异不对称(differential asymmetry, DASM) 3. 理性不对称(rational asymmetry, RASM) 4. 差异因果(differential caudality, DCAU) 5. 不对称(asymmetry, ASM) 6. 差分熵(differential entropy, DE)
  • 利用DEAP数据集脑电
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    本研究基于DEAP数据集,采用机器学习技术分析和识别个体在观看视频时的情绪反应,旨在深化对大脑情感处理机制的理解。 针对基于DEAP数据集的实验,进行了ANN、CNN和LSTM模型的对比分析,并提供了处理好的数据集和源代码。
  • 利用DEAP数据集脑电Pytorch搭建GAN与CGAN模型)
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    本研究基于DEAP数据集,运用Pytorch平台构建了GAN及CGAN模型,旨在提升脑电情绪识别的准确率和效率。 很少有研究使用生成对抗网络(GAN)来进行DEAP数据集上的脑电情绪识别。重点在于构建生成对抗网络(GAN)和条件生成对抗网络(CGAN)模型,并采用Pytorch深度学习框架进行实现。
  • DEAP_源码及DEAP数据集下载
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    本资源提供DEAP(数据库进行评估的情感感知普适性)情绪识别项目源代码及相关数据集的下载链接。帮助研究者快速获取并开展基于DEAP的数据分析与模型训练工作。 EEG-Emotion-classification-master_merelyts3_said63o_songc4x_DEAP情绪识别_DEAP数据集下载_源码.rar
  • 优质
    情感识别技术是一种通过分析人的语言、文字或面部表情来判断人的情绪状态的技术。它在智能客服、智能家居和心理辅导等领域有着广泛应用,能够提供更加个性化和贴心的服务体验。 情绪识别是一种利用计算机算法分析人类情绪状态的人工智能技术。这种技术通常通过面部表情、语音或文本等非语言信息来进行情感判断,在人机交互、市场营销及心理健康等领域有广泛应用,有助于提升用户体验和服务质量。 在这个Jupyter Notebook项目中,我们将深入研究情绪识别的原理和技术实现方法。作为一款强大的互动式编程环境,Jupyter Notebook支持多种编程语言,并非常适合进行数据分析和机器学习实验。 本项目的重点包括: 1. **数据预处理**:在开始情绪识别之前,需要对原始数据执行一系列清理、标准化及特征工程等操作。例如,在面部表情识别中需从图像提取关键点(眼睛与嘴巴的位置);而在文本情感分析里,则可能涉及词干提取、去除停用词和词形还原。 2. **特征提取**:这是情绪识别的核心步骤,包括获取面部几何特性、语音声学属性或文本中的情感词汇。常用的技术有PCA、LDA以及深度学习模型如卷积神经网络(CNN)及循环神经网络(RNN)。 3. **模型选择与训练**:根据具体需求挑选合适的机器学习或深度学习算法进行特征的训练工作,常见的选项包括逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林以及多层感知器(MLP)、CNN和LSTM等深度网络架构。 4. **评估与优化**:通过交叉验证、准确率、召回率及F1分数等指标来评价模型性能,并利用超参数调整或增加训练数据量等方式改进效果。 5. **可视化**:借助Matplotlib或Seaborn库,我们可以创建图表展示数据分布和模型预测结果,帮助理解模型运作机制与预测准确性。 6. **应用部署**:完成模型训练后,在实际场景中进行实施。例如开发Web服务接口以供其他系统通过API调用情绪识别功能。 此项目可能涉及以下代码段: - 数据读取及预处理:利用Pandas库加载数据,NumPy用于数值计算,OpenCV负责图像处理,而NLTK或spaCy则执行文本处理任务。 - 特征提取:使用OpenFace或Dlib库来获取面部特征信息,并借助Scikit-learn进行文本特征的提取工作。 - 模型训练:采用TensorFlow或Keras实现深度学习模型构建及应用;同时,也可以利用Scikit-learn创建传统机器学习算法。 - 结果评估:通过Scikit-learn提供的评价工具计算模型性能指标。 - 可视化展示:使用Matplotlib或Seaborn库生成图表以展现数据分布与模型预测结果。 综上所述,此项目不仅涵盖了情绪识别的基本理论知识,同时也教授如何在Jupyter Notebook环境下完成一个完整的机器学习任务流程。这将有助于提高AI技能并深入了解情感智能的实际应用方法。
  • 】利用K近邻分类算法语音的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。
  • 利用机器学习语音
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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。
  • 】利用MATLAB GUI与SVM语音(附带Matlab源码,第869期).mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB图形用户界面和SVM技术实现语音情感识别,并提供配套的Matlab源代码。适合对情感计算感兴趣的开发者学习参考。 在平台上,“佛怒唐莲”上传的视频都配有完整的代码文件,并且这些代码已经过测试可以正常运行,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包中的内容包括主函数main.m以及用于调用的各种其他m文件。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如果在执行过程中遇到任何问题,请根据错误提示进行调整;如果您需要进一步的帮助或指导,可以联系博主寻求支持。 3. 具体的操作步骤如下: - 步骤一:请将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮开始程序执行,并等待直到结果生成。 4. 如果您需要更多的服务,比如博客或资源完整代码提供、期刊复现、Matlab程序定制或者科研合作等,请与博主联系以获取帮助。
  • 】利用MATLAB BP神经网络语音【附带Matlab源码 349期】.mp4
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    本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB和BP(Backpropagation)神经网络技术来进行语音情感分析,包含实用的Matlab代码资源。 在上发布的视频均配有完整的代码,并且这些代码都可以运行并通过了测试,非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包含以下内容:主函数为main.m;其他调用的m文件;无需运行的结果效果图。 2. 运行所需Matlab版本是2019b。如遇问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置到Matlab当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序完成以获得结果。 4. 如需进一步的服务或咨询仿真相关问题,请直接联系博主。服务包括但不限于: 4.1 提供博客或者资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作