Advertisement

【情感识别】利用K近邻算法进行语音情感分析的Matlab代码.zip

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


简介:
本资源包含基于K近邻算法的情感识别Matlab代码,用于分析和分类语音中的情感状态。适合研究与学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • KMatlab.zip
    优质
    本资源包含基于K近邻算法的情感识别Matlab代码,用于分析和分类语音中的情感状态。适合研究与学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • KMatlab.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。
  • 包(MATLAB实现).rar_MFCC与_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。
  • 检测】支持向量机(SVM)Matlab.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机(SVM)的情感分析Matlab代码,专为语音信号处理设计,适用于研究和开发语音情感识别系统。 基于支持向量机(SVM)实现语音情感识别的MATLAB源码提供了一个有效的工具来分析和分类不同的情感状态。此代码可以帮助研究者们深入理解如何利用机器学习技术进行情感计算,并且适用于多种语音数据集的研究与应用开发中。
  • BP神经网络Matlab.zip
    优质
    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
  • MATLAB
    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。
  • MATLAB_speech_struggle6k9__matlab
    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。
  • MATLAB GUI与SVM(附带Matlab,第869期).mp4
    优质
    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。
  • MATLAB.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。
  • MATLAB BP神经网络【附带Matlab 349期】.mp4
    优质
    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