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

基于MFCC的语音情感识别研究

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Speech Emotion Recognition 用 LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别，Keras 实现。 改进了特征提取方式，识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在 。 | 中文文档   Environments Python 3.6.7 Keras 2.2.4   Structure ├── models/ // 模型实现 │   ├── common.py // 所有模型的基类 │   ├── dnn // 神经网络模型 │   │ ├── dnn.py // 所有神经网络模型的基类 │   │ ├── cnn.py // CNN │   │ └── lstm.py // LSTM │   └── ml.py

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语音情感识别 介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。 该工具背后的基本思想是构建和训练/测试合适的机器学习（以及深度学习）算法，该算法可以识别和检测语音中的人类情感。 这对于许多行业领域很有用，例如提出产品推荐，情感计算等。 查看本以获取更多信息。 要求 Python 3.6+ Python包 librosa == 0.6.3 麻木 大熊猫 声音文件== 0.9.0 海浪 斯克莱恩 tqdm == 4.28.1 matplotlib == 2.2.3 pyaudio == 0.2.11 （可选） ：如果要通过转换为16000Hz采样率和convert_wavs.py提供的单声道来添加更多采样音频，则使用 通过以下命令安装这些库： pip3 install -r requirements.txt 数据集 该存储库使用了4个数据集（包括此仓库的自定义数据集），这些数

这是由微软开发的语音识别系统，采用C++语言编写，实现对用户的语音的情感的识别。

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