Emotions-recognition-from-audio-signal:使用OpenSmile，PCA和来自Scikit-learn库的一组分类器从音频信号中识别情绪-源码

音频信号的情感识别 这是使用OpenSmile，主成分分析和Scikit-learn库中的分类器从Surrey视听表达情感（SAVEE）数据库中的音频信号进行情感识别的一组灵感。 SAVEE数据库是由萨里大学（University of Surrey）的四名以英语为母语的男性说话者（分别为DC，JE，JK，KL），研究生和研究人员记录的，该数据库包括7种不同情绪的录音和480种英国英语发音。 OpenSmile用于从.wav文件中提取特征，它会生成1582个特征。 之后，我将PCA（主成分分析）用于减少三维。 最后，我使用了不同的算法进行分类。 不同的情感是： Anger Disgust Fear Happiness Sadness Surprise Neutral 结果 算法 模型表现 多层感知器分类器 0.8020833333333334 Logistic回归+ lbfgs解算器