情感分析 一个基本的情绪分析器会从twitterAPI中获取推文，并对其进行分析，并显示有多少推文支持该推文，而有多少则不支持该特定关键字。一次分析10条推文。 Textblob库用于分析目的。 复制您的不记名令牌。 打开终端，然后键入以下命令。 export BEARER_TOKEN = {您的BEARER TOKEN}

LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

CASIA语音情感语料库，共包括四个专业发音人，六种情绪生气（angry）、高兴（happy）、害怕（fear）、悲伤。4个人（2男2女），50个句子，6种情绪，即不同人对相同的文本赋以不同的情感来阅读，这些语料可以用来对比分析不同情感状态下的声学及韵律表现。

情感计算是快速发展的领域之一，它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%，SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。

给定人脸照片完成具体的情绪识别，选手需要根据训练集数据构建情绪识别任务，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。

情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别

更多项目《面部表情识别》系列文章请参考： 1.面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023

语音情绪识别中文情感数据集

神经发育障碍（NDD）包括发育性脑功能障碍，可表现为神经精神问题或运动功能受损，学习，语言或非语言交流，即智力障碍，注意力缺陷多动障碍，交流障碍，癫痫症，情绪障碍等。这项研究希望揭示一个事实，即母亲和胎儿是一个整体，任何影响母亲的因素都会影响孩子。 该研究的目的是发现产前母亲情绪状态与神经发育障碍的因果关系。 获得了60例神经发育障碍（NDD）的样本，该疾病具有紧张的产前母亲情感史。 适当的诊断工具，例如范德比尔特ADHD诊断父母评分量表，筛查与儿童焦虑相关的情绪障碍（SCARED），发育筛查测试（DST），Vinland社会成熟度量表（VSMS）和基本的智商测试，例如画人测试，瞪羚绘图，使用Seguine模板（SFB）测试等对每个NDD进行特定诊断。 引起了有关产前史的详细信息，例如家庭压力源，财务问题，人际关系和任何其他压力事件。 不仅引起了压力事件/情境，而且还引起了母亲在怀孕期间做出的反应/情绪的类型。 引起NDD的最常见情绪是产前期的焦虑/忧虑/恐惧，约为41.66％。 在大多数情况下，不同的情绪也混杂在一起。 根据这项研究，发现母亲在怀孕期间产生这种负面情绪的最常见原因是由

CASIA语音情绪识别数据集由中国科学院自动化研究所创建的用于情绪识别研究的中文语音数据集 包含6中情绪：angry fear happy neutral sad surprise 文件形式：wav 文件格式：201-angry-liuchanhg.wav