基于MATLAB的支持向量机情感识别

基于MATLAB的支持向量机情感识别

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于情感识别任务。在本文中，我们将使用MATLAB来实现基于支持向量机的语音情感识别，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   在进行情感识别之前，我们需要准备一个带有标记情感的语音数据集。可以使用公开可用的数据集，如RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）或SAVEE（Surrey Audio-Visual Expressed Emotion）。这些数据集包含了多种情感状态下的语音样本。

2. 特征提取
   在进行情感识别之前，我们需要从语音信号中提取有用的特征。常用的特征提取方法包括基于时域的特征（如过零率、能量等）和基于频域的特征（如梅尔频率倒谱系数等）。这些特征可以使用MATLAB中的信号处理工具箱进行提取。

   下面是一个示例代码，用于从语音信号中提取梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs）：

% 读取语音信号
[speech, fs]