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语音情感识别数据库，适合锻炼，本人亲测有效。

基于心电信号的情感识别Android系统设计，孙景洋，张天乐，为了实现心理医生对病患情绪健康的监测和管理，本文将生理监测技术和无线通信技术相结合，设计一个基于Android平台的心电采集、情��

基于ecg提取特征，识别7类情感，基于svm 对ecg信号的离散情感识别。通过使用neurokit包，提取生理信号特征，将生理信号分成7份，代表7类情感。然后调用sklearn包，用svm训练模型

语音情感识别日益受到人们的关注，在社会生活中发挥着重要作用。为了提高语音情感的识别率，提出一种改进的灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）优化支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的分类模型（IGWO-SVM）。介绍了灰狼算法的基本理论；嵌入选择算子和引入非线性收敛因子来提升IGWO的寻优性能；采用IGWO优化SVM参数，进而建立语音情感的分类模型。通过10个基准测试函数的仿真实验，验证了IGWO性能优于GWO。对于参比模型，IGWO-SVM模型能够有效提高语音情感的识别率。

matlab/基于多种神经网络的语音情感识别.zip

1. 功率谱密度（power spectral density,PSD） 2. 差异不对称（differential asymmetry,DASM） 3. 理性不对称（rational asymmetry,RASM） 4. 差异因果（differential caudality,DCAU） 5. 不对称（assymmetry,ASM） 6. 差分熵（differential entropy,DE）

数据库为视频，将其转换成wav音频格式，便于进行语音情感识别

实时多模式情绪识别 不要犹豫 :white_medium_star: 如果您喜欢我们的工作，请回购！ 简而言之 我们与法国职业介绍所合作开发了一种多模式情感识别平台，用于分析求职者的情感。 我们主要使用基于深度学习的方法来分析面部，声音和文字情感。 我们使用Flask部署了一个Web应用程序： 通过安装需求并启动main.py ，可以从WebApp存储库访问该工具。 我们还写了一篇关于我们工作的论文： : 表中的内容 ： 在这个项目中，我们正在探索多模式情感分析中的最新模型。 我们选择探索文本，声音和视频输入，并开发一个集成模型，该模型收集来自所有这些来源的信息并以清晰易懂的方式进行显示。 0.技术 一，背景 情

内含已整理好的八种情绪（neutral、anger、contempt、disgust、fear、happy、sadness、surprise）以及未整理前的数据（鉴于部分同胞需要。） Cohn-Kanade（CK+）扩 展 数 据是目前比较通用的人脸表情数据集，适合于人脸表情识别的研究。它是 2010 年在Cohn-Kanda 数据集的基础上扩展得来的，包含 123 名参与者、593 个图片序列。CK + 与CK 数据集的区别为 CK 数据集只有静态图片，CK + 数据集中还包括动态视频，两者都含有情绪标签，指出了参与者的表情。