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情感语音识别

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简介：
情感语音识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情绪状态的技术。这项技术在智能客服、心理咨询等领域有广泛应用。 语音情感识别是一种利用技术手段分析人类言语中的情绪状态的方法。通过采集人的声音信号并运用算法模型对这些数据进行处理，可以提取出与特定情感相关的声音特征，从而实现自动化的感情分类和理解功能。这种方法在人机交互、智能客服以及心理健康监测等领域具有广泛的应用前景。

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  • 情感语音识别
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    情感语音识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情绪状态的技术。这项技术在智能客服、心理咨询等领域有广泛应用。 语音情感识别是一种利用技术手段分析人类言语中的情绪状态的方法。通过采集人的声音信号并运用算法模型对这些数据进行处理，可以提取出与特定情感相关的声音特征，从而实现自动化的感情分类和理解功能。这种方法在人机交互、智能客服以及心理健康监测等领域具有广泛的应用前景。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
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    《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
     
  • 语音情感识别的MATLAB源代码_speech_struggle6k9_情感辨识_matlab语音代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的情感识别语音处理源代码，旨在实现对音频文件中情绪状态的有效分析与分类。通过先进的信号处理技术及机器学习算法，系统能够准确捕捉并解析人类言语中的情感波动，为心理学、人机交互等领域研究者提供了宝贵的工具和资源。 使用MATLAB进行语音情感识别，通过分析特征空间来确定语音包含的离散情感。
     
  • CASIA语音情感识别数据库
    优质
    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。
     
  • 基于SVM的情感语音识别系统
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    本系统采用支持向量机(SVM)算法，专注于情感语音识别技术的研究与应用开发，通过分析语音信号中的情感特征，实现对人类情绪状态的有效识别。 通过对语音数据进行特征提取，并运用SVM识别算法来实现对六种情感的语音信号识别。本研究使用的语料库来自CASIA汉语情感语料库，选取的特征集包括基因频率、时长、共振峰及MFCC等参数。
     
  • 语音情感识别的MATLAB源代码.zip
    优质
    本资源包含用于分析和识别语音情感的MATLAB源代码。内含多种算法实现，适用于科研与教学用途，帮助用户深入理解语音信号处理中的情感计算方法。 语音中的准确情绪识别对于智能医疗、智能娱乐以及其他各种智能服务应用至关重要。由于汉语语言的复杂性，提高汉语语音情感识别的精度面临挑战。本段落探讨了如何提升语音情感识别准确性，涉及语音信号特征提取及情感分类方法的研究。从语音样本中抽取五种关键特征：梅尔频率倒谱系数（MFCC）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量。
     
  • 说话人识别与情感识别在语音识别中的应用.ppt
    优质
    本演示文稿探讨了说话人识别和情感识别技术在现代语音识别系统中的融合及其重要性，展示了如何通过分析声音特征来区分不同说话人的身份并感知其情绪状态。这些先进的技术不仅提高了语音识别的准确性和个性化程度，还在智能交互、客户服务与安全认证等多个领域展现出巨大潜力。 说话人识别（Speaker Recognition, SR）与情感识别（Speech Emotion Recognition） 1. 说话人识别 1.1 概述：介绍说话人识别的基本概念及其重要性。 1.2 基本原理：阐述如何通过语音信号来辨别不同说话人的身份，包括特征提取、模型训练和验证等步骤。 1.3 应用领域及技术难点：探讨该技术在安全认证、客户服务系统等方面的应用，并指出当前面临的挑战和技术瓶颈。 2. 语音情感识别 2.1 情感分类：讨论如何定义并划分不同类型的情感状态，如快乐、悲伤、愤怒和惊讶等。 2.2 语音情感特征分析：研究声音参数（例如音调变化）与相应情绪之间的关系及其在实际应用中的意义。 2.3 方法论：介绍目前主流的语音情感识别技术，包括基于机器学习的方法以及深度神经网络模型的应用情况。 2.4 存在的问题：总结当前领域内存在的主要障碍和未来研究方向。