针对语音情感信号的复杂性和单一分类器识别的局限性，提出一种核函数极限学习机（KELM）决策融合的方法用于语音情感识别。首先对语音信号提取不同的特征，并训练相应的基分类器，同时将输出转化为概率型输出；然后利用测试集在基分类器的输出概率值计算自适应动态权值；最后对各基分类器的输出进行线性加权融合得到最终的分类结果。利用该方法对柏林语音库中4种情感进行识别，实验结果表明，提出的融合KELM方法优于常用的单分类器以及多分类器融合方法，有效地提高了语音情感识别系统的性能。

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

【语音识别】基于BP神经网络的语音情感识别matlab源码.md

基于matlab进行语音情感识别，通过特征空间得到该语音包含的离散情感

针对语音情感识别中的特征提取问题,通过多层深度信念网络(DBN)自动提取语音信号中的情感特征,把连续多帧的语音拼接在一起,形成一个高维抽象特征,将深度信念网络训练好的特征作为极限学习机(ELM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别系统。实验结果表明,在CASIA情感语音数据库中,本方法优于其他情感识别方法。

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

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基于特征降维的语音情感识别 MATLAB PCA

基于神经网络的语音情感识别 MATLAB bpnn lvq pnn

基于K近邻分类算法的语音情感识别实验 KnnRecognition MATLAB