Advertisement

基于特征降维的情感识别语音系统及MATLAB实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目构建了一个基于特征降维技术的情感识别语音系统，并提供了详细的MATLAB实现代码。通过有效减少数据维度，提升了情感分类的速度与准确性。 版本：matlab2019a 领域：情感识别 内容：基于特征降维的语音情感识别附带Matlab代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于特征降维的情感识别语音系统及MATLAB实现代码
    优质
    本项目构建了一个基于特征降维技术的情感识别语音系统，并提供了详细的MATLAB实现代码。通过有效减少数据维度，提升了情感分类的速度与准确性。 版本：matlab2019a 领域：情感识别 内容：基于特征降维的语音情感识别附带Matlab代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于特征降维的语音情感识别（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用MATLAB开发了一种基于特征降维技术的语音情感识别系统。通过有效减少数据维度，提高了计算效率和模型准确性，实现了对多种情感状态的有效分类与识别。 基于特征降维的语音情感识别MATLAB PCA方法的研究。
     
  • 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。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码示例
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计，为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别，通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。
     
  • MATLAB情感语音识别代码
    优质
    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。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB实现的语音情感识别代码，包含详细的注释和必要的数据集引用说明。通过该工具包，用户可以深入理解语音信号处理及情感分析技术，并应用于实际研究项目中。 语音情感识别（matlab源代码）：基于matlab的语音识别代码及matlab源码。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源包含基于Matlab实现的语音情感及语音识别源代码。内容涵盖信号处理、特征提取与分类器设计，适合科研学习使用。 语音情感识别（matlab源代码），基于matlab的语音识别代码，包含在matlab源码.zip文件中。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的语音情感识别系统仿真
    优质
    本项目运用MATLAB开发了一套语音情感识别系统，通过分析语音信号提取情感特征，并进行分类以实现对说话人情绪状态的有效辨识。 通过建立特定人的语音情感数据库、提取语音情感特征以及设计语音情感分类器，我们初步构建了一个针对单个特定人的情感识别系统。该系统能够准确地辨识平静、悲伤、愤怒、惊讶和高兴五种基本情绪状态，在这些类别中，除了愤怒与高兴之间可能存在一定程度的混淆外，其他类别的区分度较高，平均正确率达到了93.7%。 对于由三个不同个体组成的特定人群体而言，该系统同样能够有效识别出平静、悲伤以及愤怒三种情感，并且各类别之间的差异清晰可辨，分类准确率达到94.4%。在构建分类器时采用了混合高斯分布模型的方法。