基于Python的多模态情感识别（融合语音与文本，大模型微调）.zip

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简介：
本项目采用Python开发，结合语音和文本数据进行多模态情感分析，并通过微调大型预训练语言模型提升准确率。该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师及科研工作者。它不仅适用于毕业设计、课程作业或初期立项演示，也适合作为学习进阶的工具，初学者遇到问题可随时提问交流。具备一定基础者可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕业设计或其他学术项目中。对于不熟悉配置和运行的同学提供远程教学支持。欢迎下载并互相沟通、共同进步！

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基于Python的多模态情感识别（融合语音与文本，大模型微调）.zip

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本项目采用Python开发，结合语音和文本数据进行多模态情感分析，并通过微调大型预训练语言模型提升准确率。该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师及科研工作者。它不仅适用于毕业设计、课程作业或初期立项演示，也适合作为学习进阶的工具，初学者遇到问题可随时提问交流。具备一定基础者可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕业设计或其他学术项目中。对于不熟悉配置和运行的同学提供远程教学支持。欢迎下载并互相沟通、共同进步！

多模态情感识别的研究——基于深度模态融合网络.pdf

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本文探讨了多模态情感识别技术，并提出了一种基于深度模态融合网络的新方法，以提升跨视觉和听觉数据的情感分析精度。在情感计算领域，基于深度模态融合网络的多模态情感识别是一个具有挑战性的课题。从音视频多模态数据中提取出能够区分细微情感差异的特征仍然是一个难题。

基于Python的情感识别多模态生理信号.zip

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本项目采用Python编程语言，旨在开发一套情感识别系统，通过分析多模态生理信号（如心率、皮肤电反应等）来辨识人类情绪状态。本任务的主要目标是在提取了交互者的生理信号后，对交互进行情感类的判别。这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，该任务具有较强的实时性特点，主要是基于1秒内的信号来进行分类。详细信息可以参考相关文献或资料。

论文研究——多模态情感识别：结合面部表情与语音分析.pdf

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本文探讨了多模态情感识别技术，重点在于如何通过融合面部表情和语音特征进行更准确的情感状态分析。研究旨在提升人机交互中情感理解的能力。本段落研究了基于面部表情和语音的多模态情感识别方法。首先采集特定人的面部表情样本并建立相应的数据库，同时收集特定人的语音样本以构建语料库。

基于PCA和LDA的语音情感预测与识别模型

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本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的创新方法，用于构建高效的语音情感预测与识别模型。通过降维技术优化特征提取过程，显著提升了情感分类的准确率和效率，为智能人机交互系统的情感理解提供有力支持。我们选用的语音数据集是网上公开的Emotional-Speech-Data (ESD) 数据集。选取了其中的数据样本0001段，共有1500个样本，包括Fear、Sad、Neutral、Happy 和 Angry 五种情绪类型，每种类型的样本各300个。 PCA（主成分分析方法）是一种广泛使用的数据降维算法。LDA 是一种监督学习的降维技术，其特点是每个样本都有类别输出信息，这与 PCA 不同。基于这两种方法，我们将数据集分割为训练集和测试集，并使用训练集进行模型训练，在测试集上预测语音情感。

结合情感情感和面部表情的多模态情感识别

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本研究探讨了融合情感情感与面部表情分析的多模态技术在情感识别中的应用，旨在提升情感计算的准确性和实用性。情感情感与面部表情相结合的多模态情感识别技术能够更准确地理解和分析人类的情感状态。这种技术通过结合语音、文本和其他非语言线索（如面部表情）来提高情感识别的准确性。

基于特征级与决策级融合的语音情感识别

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本研究探讨了结合特征级和决策级信息融合技术在提高语音情感识别准确率方面的方法及效果。通过优化算法实现对多维度情感的有效辨识。本段落提出了一种新的基于特征级与决策级双层融合的语音情感识别方法。该方法可以在特征级上结合统计特征和局部频谱特征，并在决策级通过SVM（支持向量机）和ANN（人工神经网络）集成多个不同的识别系统，然后对使用不同声学特征的分类器输出结果进行融合，从而得出最终的情感判断结果。实验表明，在汉语情感语音数据库上的测试显示，该双层融合算法显著提升了语音情感识别的效果。

基于语音的情感识别：利用Python与Scikit-learn构建及训练模型

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本项目运用Python和Scikit-learn库，致力于开发情感识别系统。通过采集音频数据并应用机器学习技术进行模型训练，旨在实现对人类情绪状态的有效分析与预测。语音情感识别介绍该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。其核心理念是开发并训练适合的机器学习（包括深度学习）算法来识别人类情绪在声音中的表达，这一技术对于产品推荐、情感计算等众多领域具有重要意义。此项目需要Python 3.6或以上版本，并依赖于以下库： - librosa == 0.6.3 - madmom音频文件处理工具== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 （可选）若需要添加额外的采样声音，可以使用convert_wavs.py脚本将它们转换为单声道和16kHz采样率。安装这些库时，请确保运行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。此存储库利用了4个数据集（包括一个自定义的数据集）来训练模型，并进行测试与验证，以提高语音情感识别的准确性及实用性。

利用 Python 实现的多模态情感融合分析

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本项目运用Python编程语言开发了一种创新性的算法模型，专注于对文本、图像和音频等多种数据模式进行情感分析与融合，旨在提升跨媒体内容的情感理解准确性和丰富度。 ### 作品名称：基于 Python 实现的多模态融合情感分析 #### 适用人群：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 #### 项目介绍：本项目旨在利用多模态模型进行情感识别，输入包括文本（含表情符号）、语音、图片和视频等多样化的数据形式。通过分层方法从单一模式的向量逐步过渡到双模态及三模态向量，最终采用softmax layer将特征向量分类为喜、怒、哀和其他四种情感类型。与传统的二元情感分类不同，本项目引入了更多种类的数据源进行多维度的情感分析。在情感分类方面，我们不再局限于正向、负向和中性等传统标签，而是更加细致地划分成喜、怒、哀和其他四类，以更好地满足用户分层的需求。 #### 环境部署： - Python版本：3.6 - 深度学习框架：TensorFlow 1.7 - 运行环境支持：CPU/GPU ### 数据集介绍： IEMOCAP数据集是交互式情绪二元运动捕捉数据库，该数据库在南加州大学的Sail实验室收集。它涵盖了大约12小时的视听材料，包括视频、语音录音、面部动作捕获及文本转录等多模态信息。

基于多特征融合模型的音乐情感分类器:FusionModel_MusicEmotionClassifier的实现

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FusionModel_MusicEmotionClassifier是一种先进的音乐情感分类工具，通过整合多种音频特征，有效提升了音乐情感识别的准确性与可靠性。常见的架构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们擅长处理序列数据。特别是LSTM和GRU单元能够捕捉音乐信号的长期依赖性。在模型训练过程中，通常会采用交叉验证和早停策略来优化性能，并防止过拟合问题的发生。