基于 Matlab 的 PNN 概率神经网络进行语音情感识别

基于 Matlab 的 PNN 概率神经网络进行语音情感识别

概述：语音情感识别是一项重要的研究领域，可以应用于人机交互、智能客服、健康管理等方面。本文将介绍如何使用 Matlab 中的 PNN 概率神经网络进行语音情感识别。

具体操作：

1. 数据准备

首先需要准备一些带有标签的语音样本，即每段语音都需要标注其对应的情感类别。这里我们使用 RAVDESS 数据集中的语音文件，该数据集包含了 24 位说话人的 12 种情感状态（愤怒、厌恶、害怕、高兴、悲伤、惊讶、中性、生气、焦虑、开心、沮丧和失望）。

2. 特征提取

对于每个音频样本，我们需要提取一些特征来描述其声音信号。这里我们采用 MFCC 特征（Mel-Frequency Cepstral Coefficients），其可以有效地描述音频信号中的语音信息。在 Matlab 中，我们可以使用 mfcc 函数来进行 MFCC 特征提取，如下所示：

[y, fs] =