柏林语音情感分析库

zhanglei93709 35 0 RAR 2019-06-23 01:06:32

Berlin Speech Analysis Library

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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

该中文语音数据集包含200条样本数据,每种50条,其情感标签为:["angryy","fear","happy","normal"]。时长约4s.说实话数据质量一般,但是这是那个收费语音情感数据集上下

很不错的个性化语音识别程序代码,能够带有个人感情色彩的识别。

基于K-NN的语音情感识别实验,算法参考自《语音信号处理实验教程》(机械工业出版社),Matlab R2016a 可以完美编译运行。

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

通过对语音数据进行特征提取,运用SVM识别算法,实现语音信号的6种情感的识别。语料库选自CASIA汉语情感语料库,特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。

语音情感分析器:神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 (深度学习,NLP,Python)

本人机器学习课程的小作业,记录一下,希望可以帮到一些小伙伴。项目介绍,给一段英文文本(英文影评评论)来预测情感是正向还是负向模型使用的是LSTM+RNN。代码包括数据处理,模型训练,对新数据做出

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