基于神经网络的语音情感识别——Matlab实现

基于神经网络的语音情感识别——Matlab实现

情感识别是人工智能领域中的一个重要研究方向，它的目标是通过分析语音信号中的声音特征，准确地识别出人的情感状态，例如快乐、悲伤、愤怒等。神经网络是实现情感识别的常用方法之一，它能够从大量的训练数据中学习情感模式，并在新的语音信号上进行预测。本文将介绍如何使用Matlab实现基于神经网络的语音情感识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备用于训练神经网络的数据集。一个常用的数据集是RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song），它包含了来自不同情感状态下的语音样本。你可以从相应的资源网站上下载该数据集并解压缩。

接下来，我们将使用Matlab进行数据预处理。首先，我们需要提取语音信号的特征。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）和基频。我们可以使用Matlab的信号处理工具箱来提取这些特征。下面是一个示例代码：

% 设置参数
Fs = 44100; % 采样率
frameSize = 0.03