使用k近邻分类算法实现语音情感识别——MATLAB代码

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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于K近邻算法的语音情感识别。通过使用RAVDESS数据集,提取MFCC特征,构建特征向量,并设定K值为5进行分类,最终评估分类准确率。

使用k近邻分类算法实现语音情感识别——MATLAB代码

语音情感识别是一项重要的研究领域,对于智能技术和人机交互有着广泛的应用。K近邻分类算法是机器学习领域中常用的算法之一,也被广泛应用于语音情感识别任务中。本文将介绍如何利用MATLAB实现基于K近邻分类算法的语音情感识别,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备一个数据集,该数据集应包含已经标注好了情感类别的语音样本。这里我们使用RAVDESS数据集作为例子,该数据集包含24名演员的7356个语音片段,分别涵盖了8种情感状态(包括中性)。接下来,我们需要提取每个样本的特征。

在语音信号中,常见的特征包括MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)、能量、过零率等等。这里我们选取了MFCC作为特征,其实现方式为MATLAB中的mfcc()函数。代码如下:

% 读取一个语音文件,提取MFCC特征
[s, Fs] = audioread('your_file_path'
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