使用改近最近邻实现语音情感分类识别（附带Matlab源码）

使用改近最近邻实现语音情感分类识别（附带Matlab源码）

介绍

语音情感分类识别是一项重要的研究领域，它旨在通过分析语音信号中的声音特征，将其分类为不同的情感类别，例如愤怒、高兴、悲伤等。改进的最近邻算法是一种常用的分类算法，它可以用于语音情感分类任务。在本文中，我们将使用改进的最近邻算法实现语音情感分类识别，并提供相应的Matlab源码。

改进的最近邻算法

改进的最近邻算法是对传统最近邻算法的改进和扩展。它通过引入加权距离和动态阈值来提高分类准确性。在语音情感分类中，我们可以使用改进的最近邻算法来计算测试样本与训练样本之间的距离，并将其分配给最近邻的训练样本的情感类别。

以下是改进的最近邻算法的伪代码：

1. 对于每个测试样本t
2. 计算测试样本t与训练样本之间的距离d
3. 使用加权距离计算公式计算加权距离wd
4. 使用动态阈值计算公式计算动态阈值th
5. 如果wd < th，则将测试样本t分配给最近邻的训练样本的情感类别
6. 否则，将测试样本t分配给默认情感类别

Matlab源码

以下是使用Matlab实现改进的最近邻算法进行语音情感分类识别的源代码：

% 计算加权距离
function wd =