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
2021-12-17 15:09:54
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基于svm的情感识别系统，有gui界面，特征提取是用mfcc,matlab源码
2021-12-15 10:55:22
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提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.
2021-12-06 02:53:41
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对话图卷积神经网络pytorch代码实现(DialogueGCN)，包含了IEMOCAP数据集和MELD数据集。
2021-12-01 22:01:29
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