103基于深度学习的说话情感识别

最新推荐文章于 2025-12-15 11:45:10 发布
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#深度学习 #人工智能

本期给大家介绍的是基于深度学习的说话情感识别，效果图如下：

这是运行python 03pyqt.py的可视化界面，通过第一个按钮加载需要检查的说话情感的音频，运行第三个按钮就会将检测结果，比如加载anger（生气）这个声音的音频,就能对检测结果显示在下方Result处。

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基于深度学习的语音情感识别：从基础到实现
斌擎科技
02-04 851
传统的情感识别方法主要依赖于人工特征提取，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、声学特征、音调等，但这些方法往往依赖于专家知识，并且对于不同的情感类别，特征可能会有重叠，导致识别性能不稳定。然而，随着深度学习的引入，我们能够通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，自动从原始的语音波形或频谱图中提取特征，避免了人工特征提取的过程，并且能够捕捉到更复杂的情感信息。结合CNN和RNN的优势，CNN-RNN模型可以有效提取语音的局部特征并学习其时序信息，适用于复杂的情感识别任务。
基于Pytorch的语音情感识别系统
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10-31 6140
瑞尔森情感言语与歌曲视听数据库(RAVDESS)，语音音频文件(16位，48kHz .wav)从RAVDESS。演讲和歌曲，音频和视频的完整数据集(24.8 GB)可从Zenodo获得。我们在《公共科学图书馆·综合》的开放获取论文中描述了RAVDESS的构建和感知验证。RAVDESS的这一部分包含1440个文件:每个参与者60个试验x 24个参与者= 1440。RAVDESS包含24名专业演员(12名女性，12名男性)，用中性的北美口音发出两个词汇匹配的语句。
基于深度学习的语音情感识别系统开题报告
laoman456的博客
02-11 1262
语音情感识别旨在从人类语音中提取出情感信息，判断说话者的情感状态（如高兴、悲伤、愤怒等），这不仅可以提升人机交互的质量，还能为情感分析、情绪监测等应用提供有效的技术支持。基于深度学习的语音情感识别算法，在研究之前采集相关公共语音数据集，首先通过传统语音特征提取算法，提取多种声学特征信息，然后搭建深度学习神经网络，将多种声学特征送入到网络中进行情感分类判断（至少5类以上情感），训练完成后对结果进行验证。因此，研究基于深度学习的语音情感识别系统，具有重要的学术价值和应用前景。
基于深度学习的语音情感识别
laoman456的博客
12-04 2003
基于深度学习的语音情感识别算法，在研究之前采集相关公共语音数据集，首先通过传统语音特征提取算法，提取多种声学特征信息，然后搭建深度学习神经网络，将多种声学特征送入到网络中进行情感分类判断（至少5类以上情感），训练完成后对结果进行验证。要求深度学习或语音特征提取算法上的改进，使语音情感识别和分类效果更好，识别时间更短，准确率、召回率和综合评价函数值更高。F1分数是将精度和召回率组合而成的新的单一指标，用来综合考虑精度和召回率，只有当精度和召回率都很高时，才能得到较高的F1分数。est目录下model。
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
cvdffdgfgh的博客
04-20 1465
'080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
098基于深度学习的语音识别
vfvdgsfdgfh的博客
03-03 1242
以下是训练过程的展示。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mob。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Google。081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Goog。
使用 MATLAB 深度学习实现语音情绪识别
m0_72797780的博客
09-14 2281
本项目实现了从音频数据的加载、预处理、特征提取到情绪分类的全过程，最终输出情绪识别的准确率。我们应用了音频数据增强技术（如音高移位、时间偏移等）来扩大训练数据集，并使用了梅尔频率谱图进行特征提取，以获得高质量的语音特征。随后，构建了一个卷积神经网络（CNN），用于对不同的情绪进行分类，最终实现高效的语音情绪识别。卷积神经网络（CNN）擅长处理二维图像数据，而梅尔频率谱图可以视作一种二维图像。这使得 CNN 非常适合用于语音情绪识别任务。
使用深度学习进行语音情感识别：案例演示与代码实现
youmashengyue的博客
04-15 2316
语音情感识别是指通过分析语音信号中的情感内容，识别出说话者的情感状态，对于智能客服、情感分析等领域有着重要的应用价值。我们将使用Python和TensorFlow库，结合一个公开的语音情感数据集，构建并训练一个简单的深度学习模型，以实现对语音情感的识别。语音情感识别技术在智能客服、情感分析等领域有着广泛的应用前景，随着深度学习技术的不断发展，我们相信语音情感识别技术将会变得越来越成熟和智能化，为人们带来更多的便利和价值。我们将使用一个公开的语音情感数据集，其中包含了不同情感状态下的语音样本。
基于Pytorch实现的语音情感识别
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夜雨飘零
07-07 1万+
本项目是一个语音情感识别项目，目前效果一般，供大家学习使用。后面会持续优化，提高准确率，如果同学们有好的建议，也欢迎来探讨。
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基于Pytorch深度学习的语音情感识别设计源码
09-26
本项目基于流行的深度学习框架PyTorch，致力于构建一个高效准确的语音情感识别系统。通过27个不同类型的文件组成，覆盖了系统开发的方方面面，包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估以及文档说明等。 项目中的...
基于深度学习的语音情感识别前端系统实现.zip
10-09
基于深度学习的语音情感识别前端系统实现，不仅是深度学习技术和前端开发技能的综合运用，更是对人类情感智能研究的深入探索。通过这样的系统，能够帮助人们更好地理解语音信息背后的情感色彩，广泛应用于心理健康...
基于知识图谱+深度学习的大数据NLP医疗知识问答可视化系统（全网最详细讲解及源码/建议收藏）
最新发布
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
12-15 849
本文详细介绍了一个基于知识图谱与深度学习的医疗问答系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，使用Aho-Corasick算法进行高效多模式匹配，并整合了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。实现流程包括数据爬取、清洗、实体识别、知识图谱建模等步骤，最终构建了一个具有可视化界面的Flask应用。系统支持自然语言问答，能自动存储交互记录到SQL数据库。文章还详细说明了所需的软件环境配置（JDK1.8、Neo4j4.4.5等）和项目目录结构，为开发者提供了完整的实现方案和技术细节。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1123
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 490
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 983
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 825
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 773
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
基于深度学习的语音情感识别技术研究
随着深度学习技术的迅猛发展，语音情感识别在人机交互、心理健康监测、智能客服、虚拟助手以及安防系统等多个实际应用场景中展现出巨大的潜力和价值。该技术不仅要求对语音信号进行精确的特征提取，还需要构建高效的...
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