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!!
2024-04-18 14:57:05 18.55MB matlab 支持向量机 神经网络
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这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。
2024-04-14 15:15:16 81KB matlab
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ESXi-6.7.0-20191204001-standard-customized-all-v2 亲测esxi6.7支持 x99主板 带2个网卡型号r8168
2024-04-14 13:11:57 337.9MB r8168
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内置ffmpeg-android 预先为Android构建ffmpeg,支持架构armv7,armv7-neon和x86。 从构建源代码 建立过程
2024-04-14 00:04:25 60.19MB
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VC6.0调用JSONCPP源码完整无错代码工程不要调用lib。jsoncpp代码版本:jsoncpp-src-0.5.0 。全部帮你弄好了,还有测试案例
2024-04-13 18:29:51 3.77MB jsoncpp
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很多时候我们下了几十个unitypackage资源包,又不清楚好不好用,而且导入之后编译特别慢,unity又不提供批量解压的功能,所以这时候就想能不能提前解压呢。 当然可以,为此我做了一个工具,可以不需要unity直接将unitypackage解压出来。 使用说明: *单个解压:适用于只解压一个unitypackage的情况 *批量解压:适用于解压文件夹下包括子目录下的所有unitypackage文件 该工具完全采用傻瓜式使用方法,双击直接操作成功。 使用说明请查看该文章详细讲解:https://blog.csdn.net/egostudio/article/details/136650332
2024-04-13 15:48:56 240KB unity python
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stm32f103的Bootloader IAP串口升级stm32固件的资料,支持ymodem协议,aes256通信字段加密技术方案和学习资料,成熟产品方案已经用在批量产品上,资料包括上位机(电脑端)运行的源码,下位机(stm32f103c8t6)运行的bootloader源码,此套代码的使用说明书。
2024-04-13 08:03:19 89KB stm32 网络 网络
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AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸,或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上,例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频,也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用,用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用,这也引起很多的关注和担忧,因为它可以用于制造虚假的视频内容,可能导致社会和政治问题。AI换脸技术也会引发法律和伦理问题,包括隐私问题和身份验证问题。滥用这些技术可能导致个人的声誉受损,也可能用于欺骗和诈骗。 AI换脸技术不断发展,变得越来越先进的同时,也有研究人员和技术公司努力开发检测和防御AI换脸的方法,以应对滥用和虚假信息传播的问题。 这里结合实现了一些常用的AI换脸技术,从人脸检测到人脸关键点检测,再到AI换脸,然后使用算法进行人脸修复和超分,以便大家更好的了解AI换脸这个智能算法,只能全面的理解才能做到更好的防范。
2024-04-12 14:54:04 74.04MB 人工智能
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绿色免安装的屏录专家7.5破解版,(支持内外录),解压后直接运行exe文件即可,内附注册机。和一个注册码。
2024-04-12 08:37:35 4.09MB 绿色软件 录屏
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CRC32C 新的文件格式作者应考虑 。 该代码的初始版本是从中提取的, 是稳定的键值存储,已在Google上广泛使用。 该项目在一个伞下收集了一些CRC32C实现,并根据主机的硬件功能将其分发给合适的实现。 CRC32C被指定为使用的iSCSI多项式的CRC。 多项式由G. Castagnoli,S。Braeuer和M.Herrmann引入。 CRC32C用于Btrfs,ext4,Ceph和leveldb等软件中。 用法 # include " crc32c/crc32c.h " int main () { const std:: uint8_t buffer[] = { 0 , 0 , 0 , 0 }; std:: uint32_t result; // Process a raw buffer. result = crc32c::Crc32c (buffer,
2024-04-11 15:14:28 44KB
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