本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

MEREX 安装marsyas 如果仅仅是运行二进制文件MER_EX，只需执行如下命令跳过本节内容。 sudo cp ./misc/libmarsyas.so /usr/lib/ 事先需要编译并安装，推荐版本0.4.5 可能需要的一些依赖 libmad0-dev qt4-dev-tools swig 配置marsyas $ cd marsyas-0.4.5 $ mkdir build $ cd build $ ccmake ../src ccmake 推荐配置 $ make #若出错则按提示安装相应依赖库 $ sudo make install 编译运行MER_EX MER_EX依赖训练文件mc_train.arff，需保持其目录结构: . |-- MER_EX `-- resources |-- mc_train.arff |-- minitunes.png `-

基于人脸表情和语音的双通道情感识别

语音情绪识别中文情感数据集

【语音识别】基于BP神经网络的语音情感识别matlab源码.md

基于matlab进行语音情感识别，通过特征空间得到该语音包含的离散情感

针对语音情感识别中的特征提取问题,通过多层深度信念网络(DBN)自动提取语音信号中的情感特征,把连续多帧的语音拼接在一起,形成一个高维抽象特征,将深度信念网络训练好的特征作为极限学习机(ELM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别系统。实验结果表明,在CASIA情感语音数据库中,本方法优于其他情感识别方法。

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

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、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

通过语音分析和人声指数变化检测压力 技术资料 使用的语言 Python 集成开发环境 皮查姆 硬件 Raspberry Pi-4B型-4 GiB USB麦克风-最大采样频率能力为48 kHz 代码库的目录结构 主干-包含代表从数据分析到模型训练的所有内容的研究代码 bone_independent-基于Windows的实时语音压力预测和上载文件语音压力预测，独立于“骨干”中的培训包。 speech_analysis_raspi-树莓派优化的语音压力分析组件这是一个完整的工作代码，只需复制此文件夹并在安装了所需python软件包的虚拟环境中运行其中一个预测脚本，就足以使此广告开始运行。 在此文件夹中找到“ requirements.txt”文件，用于树莓派的生产python环境，该环境与语音压力预测相关。 精确的无创应力检测组合方法 这只是为实时和连续可靠的动态无创人类压力检测而联合开发