语音情感识别通过特定人语音情感数据库的建立；
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。
2025/3/14 0:41:01
23KB
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中科大语音情感识别数据集免费版四人版1200条语音六种情感汉语，4个人（2名男性，2名女性）的大约1200个音频，表达了6种不同的情绪：neutral，happy，sad，angry，fearful，surprised。
2025/1/19 2:26:01
44.73MB
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语音中准确的情绪识别对于智能医疗、智能娱乐和其他智能服务等应用程序非常重要。
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量
2025/1/15 18:56:50
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对中科大发布的中文语音情感数据库CASIA，提取了MFCC特征，过零率等特征，采用SVM分类，识别率很低，只适合初学者了解语音情感识别过程
2024/10/23 12:08:07
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通过对语音数据进行特征提取，运用SVM识别算法，实现语音信号的6种情感的识别。
语料库选自CASIA汉语情感语料库，特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。
语料库选自CASIA汉语情感语料库，特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。
2023/8/19 1:03:27
215.47MB
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语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
2023/7/10 3:38:29
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在MATLAB下复现CVPR2017EMOTIC情景情感识别的实验，需要预处理数据和额外下载数据集。
链接：http://sunai.uoc.edu/emotic/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
链接：http://sunai.uoc.edu/emotic/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
2023/7/9 9:08:18
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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