情感语音识别的MATLAB源代码

情感语音识别（Emotion Speech Recognition）是一项涉及将语音信号与情感状态相对应的任务。通过分析语音中的声音特征和情感表达，可以识别出说话者所表达的情感，例如愤怒、喜悦、悲伤等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现情感语音识别，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些语音数据进行训练和测试。可以使用公开可用的语音情感数据库，如RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）或Emo-DB（Emotional Database）。这些数据库包含了带有情感标签的语音样本，可用于训练和评估情感语音识别模型。

接下来，我们将使用MATLAB来提取语音信号的特征。一种常用的特征提取方法是使用Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）。MFCC是一种表示语音频谱特征的系数，它通过将语音信号分解成一系列带通滤波器组的能量来捕捉语音的频谱特征。

下面是一个示例代码，展示了如何使用MATLAB提取语音信号的MFCC特征：

% 读取语音信号
[speech, fs] =