语音情感分析器：开启个性化体验的新纪元

语音情感分析器：开启个性化体验的新纪元

Speech-Emotion-Analyzer The neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spe/Speech-Emotion-Analyzer

项目介绍

在当今这个高度个性化的时代，我们每天都在与他人进行着各种各样的交流。你是否想过，这些交流中的情感波动能够被机器所感知，并据此为你提供个性化的服务？Speech Emotion Analyzer 正是这样一个项目，它旨在通过机器学习模型，从我们的日常对话中检测出情感，从而为未来的个性化服务奠定基础。

项目技术分析

数据集

项目使用了两个不同的数据集：

1. RAVDESS：包含约1500个音频文件，由24位演员（12男12女）录制，涵盖8种情感（中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶）。
2. SAVEE：包含约500个音频文件，由4位男性演员录制，涵盖多种情感。

音频信号分析

项目通过绘制波形图和频谱图来分析音频文件，确保数据的一致性和可分析性。

特征提取

使用 LibROSA 库进行特征提取，确保所有音频文件在3秒内提取相同数量的特征，并通过提高采样率来增加特征数量，从而提高分类效果。

模型构建

项目采用了 卷积神经网络（CNN） 作为主要模型，同时测试了 多层感知器（MLP） 和 长短期记忆网络（LSTM），但后两者在情感预测中的表现不佳。最终，CNN模型在验证集上的准确率达到了70%以上。

实时预测

项目不仅在测试数据上进行了预测，还通过录制自己的语音进行实时测试，结果显示模型能够准确识别出不同的情感。

项目及技术应用场景

Speech Emotion Analyzer 的应用场景广泛，涵盖多个行业：

• 市场营销：根据用户的情感状态推荐产品，提高购买转化率。
• 汽车行业：检测驾驶员的情感状态，调整自动驾驶汽车的速度，避免碰撞。
• 心理健康：实时监测用户的情感波动，提供心理健康支持。

项目特点

1. 高精度情感识别：模型在情感识别上的准确率超过70%，能够有效区分不同情感。
2. 实时预测：支持实时语音情感分析，适用于各种实时应用场景。
3. 个性化服务：基于情感分析，为用户提供个性化的服务和建议。
4. 易于扩展：通过增加训练数据，可以进一步提升模型的准确率。

结语

Speech Emotion Analyzer 不仅是一个技术项目，更是一个开启个性化体验的新工具。无论你是开发者、研究者，还是对个性化服务感兴趣的用户，这个项目都值得你一试。让我们一起探索情感分析的无限可能，开启个性化服务的新纪元！

Speech-Emotion-Analyzer The neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spe/Speech-Emotion-Analyzer