基于神经网络的语音情感识别 - MATLAB 实现

在本文中，我们将介绍如何使用 MATLAB 来实现基于神经网络的语音情感识别系统。语音情感识别是一项重要而有挑战性的任务，它涉及将语音信号与不同的情感类别相关联。神经网络是一种强大的工具，可以用于处理语音信号并提取有用的特征，以识别语音中的情感信息。我们将使用 MATLAB 中的深度学习工具箱来构建和训练我们的神经网络模型。

首先，我们需要准备用于训练的数据集。这个数据集应包含带有标记情感类别的语音样本。你可以根据你的需求选择一个适当的数据集。然后，我们将加载数据集并进行必要的预处理步骤，例如分割语音信号、提取特征等。在本文中，我们将专注于使用 Mel 频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs）作为语音特征。

接下来，我们将构建神经网络模型。在 MATLAB 中，我们可以使用深度学习工具箱中的网络设计工具来创建各种类型的神经网络。在语音情感识别任务中，常见的选择是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）或长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。这些网络结构在处理序列数据和提取时序特征方面表现良好。

以下是一个使用 MATLAB 中的深度学习工具箱创建简单的卷积神经网络模型的示例代码：

% 创