基于特征降维的语音情感识别matlab代码

基于神经网络的语音情感识别matlab代码

基于支持向量机的语音情感识别matlab代码

大数据-算法-随机森林算法应用于肌电信号的情感识别.pdf

口语情感识别数据集：语音中情感识别/检测目的的数据集的集合。 该表按时间顺序排列，并包含每个数据集内容的描述以及所包含的情感。 数据集 年 内容 情绪化 格式 尺寸 语 纸 使用权 执照 2021年 40小时，由70多位讲英语的人提供6,000多个25,000多个句子的6,000多个录音（有关详细信息，请参见数据库链接）。 以价，唤醒和可信赖为特征的连续情感维度。 音频，视频，文字 15 GB 英语 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 超过100位演讲者提供了100小时的服务（有关详情，请参见数据库链接）。 该语料库使用基于属性的描述符（激活，支配和价）和分类标签（愤怒，幸福，悲伤，厌恶，惊讶，恐惧，鄙视，中立等）用情感标签进行注释。 声音的 -- -- 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 各种各样的发言人录制的唱片及其相关的录音作品。 4种情

针对情感声学特征在语音情感识别中的重要性问题，运用优先选择、序列前向、序列后向和逐步判别分析进行了特征选择．对说话人和文本均无关、说话人相关2组普通话情感语音进行特征选择，然后利用线性判别分析和支持向量机进行实际识别效果的分析比较．特征选择结果表明，基频、对数能量、语速和第一共振峰均值对普通话情感语音具有较强的判别能力，但情感声学特征的判别力随着说话人的不同而有所差异．特征选择方法比较实验表明，逐步判别分析比其他3种方法具有更高的平均准确率，当特征个数为9～12时分类器的平均准确率最高．效用分析表明，特征

基于matlab的代码，可以直接运行的代码，不需要修改什么内容，适合快速上手，并基于此demo快速迭代改进，珍藏许久的资源。

希尔比特-黄变换对语音信号的应用：语音信号是典型的非稳定，非线性信号

面部动作编码系统(FACS) C++ 用于人脸跟踪的AAM（主动外观模型） 行动单位 面部特征点 SVM（基于FACS的支持向量机） 向量构建 模型制作

情绪识别是软件中使用的一种技术，允许程序使用高级图像处理“读取”人脸上的情绪。公司一直在尝试将复杂的算法与过去十年中出现的图像处理技术相结合，以更多地了解一个人的面部图像或视频告诉我们他/她是什么感觉，不仅如此，还显示了一张脸可能有混合情绪的可能性。 依赖 pip install -r requirements.txt 运行 python real_time_video.py 训练 python train_emotion_classifier.py