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【情感识别】利用MATLAB BP神经网络进行语音情感识别【附带Matlab源码 349期】.mp4

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简介：
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

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  • 【情感识别】利用MATLAB BP神经网络进行语音情感识别【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
     
  • 【情感识别】利用MATLAB GUI与SVM进行语音情感识别（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。
     
  • 【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
     
  • 【情感识别】利用MATLAB GUI实现SVM语音情感识别（附面板设计）【含MATLAB源码 876期】.mp4
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    本视频教程讲解如何使用MATLAB GUI开发环境和SVM算法进行语音情感识别，包括面板设计，并提供完整的MATLAB源代码。适合对情感计算感兴趣的开发者学习参考。 佛怒唐莲上传的视频配有完整的可运行代码，适合初学者使用；1、压缩包内容包括主函数：main.m；调用函数为其他m文件；无需额外导入运行结果效果图；2、支持的Matlab版本是2019b；若遇到错误，请根据提示进行修改；若有疑问，可以联系博主寻求帮助。3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果。 4、如有其他需求或咨询服务，请与博主联系；具体服务包括但不限于博客和资源的完整代码提供，期刊或参考文献复现，定制化Matlab编程以及科研合作。
     
  • 基于神经网络的语音情感识别（使用MATLAB）
    优质
    本研究采用神经网络技术，在MATLAB平台上开发了一种高效的语音情感识别系统，旨在准确捕捉并分析人类语音中的情感特征。 基于神经网络的语音情感识别研究使用了MATLAB中的BPNN和LVQ-PNN方法。
     
  • 【字符识别】利用MATLAB BP神经网络进行字符识别【附带Matlab源码 1358期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB平台的BP神经网络实现字符识别的代码及教程，适用于科研与学习。包含完整项目文件和注释详尽的源码，助你快速掌握神经网络在图像处理领域的应用技巧。 代码运行的效果图可以在提供的压缩包中查看。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 基于BP神经网络的情感语音识别系统
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    本研究提出了一种基于BP神经网络的情感语音识别系统，通过深度学习技术分析情感特征，实现对多种情感状态的有效识别。 在信息技术领域，语音情感识别是一项关键的技术应用，它结合了人工智能、自然语言处理以及模式识别等多个子领域的知识与技术。这项技术旨在解析人类语音中的情绪色彩，并为其提供支持以应用于虚拟助手、客户服务及智能安全等多种场景。 本项目采用基于BP（Backpropagation）神经网络的方法来实现这一目标。BP神经网络是一种经典的多层前馈结构，通过反向传播误差调整权重，从而优化其性能表现。在情感识别中，该技术通常被用作分类器，对经过预处理的语音特征进行学习和预测，并据此判断说话人的情绪状态（如快乐、悲伤、愤怒或中立等）。 项目开发环境选择了Visual Studio 2005这一集成开发平台来创建应用程序，同时利用MATLAB引擎以增强数值计算能力。在特征提取阶段，使用了MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）、PLP（Perceptual Linear Prediction）等声学特征作为模型的输入。 整个系统的构建流程包括： 1. 语音信号采集：获取原始音频数据。 2. 预处理：对声音进行降噪、分帧和加窗操作，以改善质量及准备性。 3. 特征提取：计算MFCC或PLP等特征参数来捕捉关键信息。 4. 建立模型：定义BP神经网络的架构，并初始化权重值。 5. 训练模型：利用带有标签的数据集调整和优化网络结构。 6. 测试与评估：通过测试数据验证系统的性能指标，如准确率、召回率等。 7. 应用部署：将训练好的情感识别系统应用于实际场景中。 综上所述，基于BP神经网络的语音情感识别项目通过结合Visual Studio 2005开发环境和MATLAB计算能力的优势以及BP神经网络分类器的特点，实现了高效的情感分析与模拟。这标志着信息技术在理解和模仿人类情绪方面取得了重要进展。
     
  • MATLAB情感语音识别代码
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    本项目提供一套基于MATLAB的情感语音识别代码，涵盖信号处理、特征提取及机器学习模型训练等步骤，助力研究人员和工程师快速搭建高效的情感分析系统。 语音情感识别通过建立特定人语音情感数据库、提取语音情感特征以及设计分类器来实现一个初步系统。对于单个特定个体，该系统能够识别平静、悲伤、愤怒、惊讶与高兴五种情绪状态，除了愤怒和高兴之间可能产生混淆之外，各类别之间的区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。而对于由三个特定人组成的群体，则可以准确识别平静、愤怒及悲伤三种情感类别，并且这些类别的区分特征同样明显，整体的平均分类准确性达到了94.4%。该系统采用混合高斯分布模型进行情感分类。
     
  • 基于多种神经网络的语音情感识别（MATLAB）.zip
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    本项目为基于MATLAB开发的一种语音情感识别系统，采用多种神经网络模型进行情感分类。适用于科研及教学用途。 基于多种神经网络的语音情感识别（MATLAB代码）.zip