基于Matlab的支持向量机情感识别算法

基于Matlab的支持向量机情感识别算法

情感识别（Emotion Recognition）作为人机交互技术中的重要一环，可以在手语翻译、自动客服、自动驾驶等领域得到应用。其中，语音情感识别（Speech Emotion Recognition，SER）是人机交互中应用最为广泛的技术之一。本文将介绍一种基于Matlab的情感识别算法，其中主要采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对语音信号进行分类。

一、数据预处理

数据预处理是SER中一个至关重要的步骤，本文采用的是RAVDESS指定数据库，共有7356条语音数据，被随机划分为训练集和测试集。该数据集包含8个不同的情感类别，分别为：快乐、中性、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶和无表情。我们需要将其转换为数字数据，然后提取相关的特征信息，以方便后续的分类工作。

在loading_data.m文件中，我们采用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）和能量谱密度图（Energy Spectral Density，ESD）对语音数据进行特征提取。MFCC是一种语音特征的常用表示方式，它将音频信号分成帧，并将每帧映射到一个系数上，其提取过程中包括预加重、帧拆分、加窗、快速傅里叶变换等步骤。ESD则表示了音频信号在频域的能量分布情况，其方法是通过对音频信号的功率谱密度函数进行求解。

二、模型建立

SVM是从统计学习角度研究分类问题的经典算法之一，其基本思想是在样本空间中寻找最优超平面来实现分类。在此，我们采用SVM进行情感识别任务，其中kernel函数为RBF（径向基函数）。在svm_train.m文件中，我们使用fitcsvm函数进行分类器训练。为了避免过拟合，我