资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

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使用vc打开图片文件支持格式(BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD)含vc源代码,可编译执行的exe

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！！

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。

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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

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

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