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

针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。

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

带有个人面部表情CNN和基于全局图像的CNN的群体情感识别

使用CNN进行语音情感识别

音乐情感识别 该项目的目的是能够基于 Thayer 的情感模型，根据不同的歌曲的情绪进行分类，例如快乐、悲伤、愤怒、轻松。

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

情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

IJCNN 2018提交代码 关于本文 发言题目：通过并行卷积递归神经网络的多通道脑电图情感识别 作者：杨一龙，吴庆峰，邱明，王应东，陈晓伟 院校：厦门大学 指示