建立实验环境 1个安装python（2.7） 2安装点： 2.1下载pip 2.2解压缩后，安装指令python setup.py install 2.3 pip升级python -m pip install --upgrade pip 2.4 pip安装扩展包pip install jieba（这里以jieba包为例），如果速度较慢，可转换内部的阿里源，即pip install jieba -i --trusted-host mirrors.aliyun.com 3安装pycharm 4使用GitHub获取代码 4.1安装git 4.2登陆自己的GitHub账号，找到自己的项目，（别人的需要先fork过来，也可以直接git clone xxx，或者直接下载zip包放进pycharm） 4.3：pycharm，首先设置git的位置及github账号，点击Test都通过后继续，依次在菜单栏上单击，从版本控制GitHub上进行VCS检出，登陆自己的账号后选择相应的项目，得到代码。 4.4（更新fork的项目到最新的版本）同步叉子 5 ipython协同开发环境 5.

本源程序代码的目的是给出语音情感计算的概况以及最新进展，探讨语音情感计算的整个过程。首先，介绍了语音情感计算的定义以及它的交叉学科的本质。接下来，从数字信号处理的角度研究了基于最常用的数字语音信号特征——MFCC的语音情感检测的全过程。然后，利用柏林语音情感数据库分析了在提取MFCC的过程中一些具体的参数的选择对检测结果准确率的影响。最后，阐述了语音情感计算领域面临的挑战以及今后的可能发展趋势。 用的是柏林语音情感数据库，最终的识别率勉强接近50%，存在的问题我也思考了，但是一时解决不了。

基于机器学习的语音情感识别系统的设计.docx

内含数据集可以更换自己数据集，准确率高代码备注清楚

是一篇很好的关于语音情感识别的文献综述，讲的很详细，逻辑性很强。

音乐情感识别：在个性化和上下文相关的应用程序中迈向新的强大标准 抽象的 在本文中，我们介绍了音乐情感识别（MER）的挑战和局限性，这是一个跨学科研究领域，致力于解决情感方面的音乐表征。 它分析音乐，以便通过计算预测听众感知或诱发的情感。 我们的目标是：（1）提供有关MER工作流中当前使用的典型方法的见解，以及（2）提示以前的研究如何将其引导到特定的未来方向。 我们为MER提供了一个以用户为中心的新概念化框架，强调了未来的研究人员应将重点放在哪里：（1）开放数据和实验可再现性；（2）概念和注释的固有主观性；（3）模型的可解释性和可解释性；（4）文化和背景相关性，以及（5）对MER应用的道德影响。 该网站提供了音乐和情感数据集以及扩展书目的详细概述。 目录 音乐情感识别数据集 数据集 年 内容 格式 尺寸 类型 感知/诱导 2007年 269摘录（30秒长） MP3 736MB 分

情感可以以显式或隐式方式表达。 当前有关情感分析的大多数研究都侧重于对显性情感的识别，却忽略了隐性情感。 根据我们在先前工作中的数据标记过程中的统计，近三分之一的主观句子包含隐含情感，而隐含情感句子中有72％是事实隐含的。 我们分析了表达事实隐含情感的句子的特征，并认为事实隐含情感通常受其情感对象，语境语义背景及其自身句子结构的影响。 本文着重于句子层面对事实隐含情感的识别。 提出了一种基于表示学习的多层次语义融合方法来学习识别特征。 从语料库中学习了三个不同层次的特征，即单词层次上的情感目标表示，句子层次上的结构嵌入表示和文档层次上的上下文语义背景表示。 通过人工构建汉语隐含事实情感语料库，对数据集进行实验表明，该方法可以有效识别隐含事实事实句子。

系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286 情感倾向分析（Sentiment Classification，简称Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。该模型基于一个双向LSTM结构，情感类型分为积极、消极。该PaddleHub Module支持预测和Fine-tune。 系统简介参考：https://blog.csdn.net/qalangtao/article/details/125607286

剧本角色情感识别.zip

基于蚁群算法的呼吸信号情感识别研究.doc