对话中的情感识别 对话中的情感识别

Vokaturi-Android库Vokaturi情绪识别API的Android端口。 概述Vokaturi是一种情绪识别软件，可以理解说话者语音中的情绪。 当前Vokaturi是Vokaturi-Android库Vokaturi情绪识别API的Android端口。 概述Vokaturi是一种情绪识别软件，可以理解说话者语音中的情绪。 目前，Vokaturi可用于iOS，Windows，MacOS。 这个项目加起来也支持Android平台。 Vokaturi维护其软件库的三个独立版本，用于识别情绪。 本项目中提供的android库是使用JNI框架实现并构建的

多模式语音情感识别和歧义解决 总览 从语音中识别情感是一项与情感本身含糊不清的定义有关的艰巨任务。 在这项工作中，我们建立了轻量级的多模式机器学习模型，并将其与较重且难以解释的深度学习对应模型进行了比较。 对于这两种类型的模型，我们都使用来自给定音频信号的手工制作的功能。 我们的实验表明，轻量级模型可以与深度学习基准媲美，甚至在某些情况下甚至可以胜过深度学习基准，从而在IEMOCAP数据集上实现了最先进的性能。 获得的手工特征向量用于训练两种类型的模型： 基于ML：逻辑回归，SVM，随机森林，极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 基于DL：多层感知器，LSTM分类器 该项目是滑铁卢大学CS 698-计算音频课程的一个课程项目。 有关详细说明，请查看。 数据集 数据集用于这项工作中的所有实验。 请参阅该，以获取对应用于数据集的预处理步骤的详细说明。 要求 所有实验均使用以下库进行了测试： xgboost == 0.82 火炬== 1.0.1.post2 scikit学习== 0.20.3 numpy == 1.16.2 jupyter == 1.0.0 熊猫== 0.24.1

语音情感识别

改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别.pdf

基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别.pdf

音频分析 这是一个基于演员声音的语音情感识别项目

针对多模态情感特征提取与融合的技术难点，列举了目前应用较广的多模态情感识别数据库，介绍了面部表情和语音情感这两个模态的特征提取技术，重点阐述了多模态情感融合识别技术，主要对多模态情感特征融合策略和融合方法进行了综述，对不同算法下的识别效果进行了对比。最后，对多模态情感识别研究中存在的问题进行了探讨，并对未来的研究方向进行了展望，旨在为研究此方向建立系统的知识体系，借此推动与此相关问题的进展。

针对情感识别进行研究，提出基于主成分分析法（PCA）过滤小波变换结合自回归模型提取的信号特征方法，并基于梯度提升分类树以实现情感分类.将特征提取的重点放在脑电信号变化情况以及小波分量变化情况作为脑电信号特征.采用Koelstra等提出的分析人类情绪状态的多模态标准数据库DEAP，提取8种正负情绪代表各个脑区的14个通道脑电数据.结果表明，算法对8种情感两两分类识别平均准确率为95.76%，最高准确率为98.75%，可为情感识别提供帮助.

基于神经网络的语音情感识别