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

语音情感识别的描述性文章，很有用，希望对大家有帮助

说话人识别 (Speaker Recognition，SR)和情感识别 (Speech Emotion Recognition) 1 说话人识别 1.1说话人识别概述 1.2 说话人识别基本原理 1.3应用领域及技术难点 2 语音情感识别 2.1情感的分类 2.2语音情感特征分析 2.3语音情感识别方法 2.4存在的问题

使用CNN进行语音情感识别

使用指令的操作对SVM、MLP、LSTM算法进行了训练和测试的操作，采用CASIA数据集进行训练，需要安装python的语音处理报librosa，还有可以使用opensmile的部分，内容较为丰富

SAVEE数据集

为了更为有效地识别语音信号中的情感类型，提出一种改进遗传算法优化 BP 神经网络的识别算法 ( IAGA-BP) 。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子，另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和 变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进，提升了遗传算法的寻优性能，并以此对 BP 神经网络初始的权阈 值进行优化。实验结果表明，在与 BP、 GA-BP 和 AGA-BP 网络的比较中， IAGA-BP 网络能够有效提高语音情感 识别率，并加快了网路收敛速度

【情感识别】基于改进KNN语音情感分类识别malab源码含GUI.md

语音情感分析器：神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 （深度学习，NLP，Python）

基于MFCC的语音情感识别研究