基于 MATLAB 的 KNN 算法实现语音情感识别

语音情感识别是一项将声音信号转化为情感类别的任务。近年来，随着人工智能技术的发展，基于机器学习算法的语音情感识别成为研究的热点之一。KNN（K-最近邻）算法是一种简单而有效的分类算法，它可以用于语音情感识别任务。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于 KNN 算法的语音情感识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的语音数据集。语音数据集应包含不同情感状态下的声音样本。每个样本应包含已标记的情感类别。在本文中，我们使用一个虚拟的数据集进行示范。

接下来，我们将使用 MATLAB 中的音频处理工具箱来提取语音信号的特征。常用的语音特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、过零率（ZCR）和基频（Pitch）等。这些特征可以通过调用 MATLAB 的相应函数进行提取。

以下是一个示例的 MATLAB 代码，用于提取语音信号的 MFCC 特征：

% 读取语音信号
[speech, fs] = audioread('speech.wav'