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搜索资源列表

  1. 基于BP神经网络的语音情感识别系统

  2. vuisal studio 2005 调用matlab引擎进行语音情感识别

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-27
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：xiaolei871915

  1. 计算机语音情感识别的中英文翻译

  2. 对照翻译 BP神经网络 语音情感识别 计算机 毕业设计

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：xiaolei871915

  1. 关于svm的语音情感识别研究文献十篇

  2. 近年来国内外关于支持向量机的语音情感识别研究文献

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-01
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：u010117797

  1. 语音情感识别

  2. 基于Matlab的语音情感识别工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-30
    • 文件大小：247808
    • 提供者：u012548562

  1. 语音情感识别

  2. 语音情感识别的描述性文章，很有用，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012556077

  1. 基于神经网络的语音情感识别

  2. 基于神经网络的语音情感识别

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-27
    • 文件大小：670720
    • 提供者：patrick_wp

  1. 语音情感识别文献综述

  2. 是一篇很好的关于语音情感识别的文献综述，讲的很详细，逻辑性很强。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-09-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36196813

  1. 基于MFCC的语音情感识别研究

  2. 基于MFCC的语音情感识别研究

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-06-04
    • 文件大小：557056
    • 提供者：u010591064

  1. casia语音情感识别SVM分类

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-05
    • 文件大小：4096
    • 提供者：matlababcdefg

  1. 基于深度信念网络的语音情感识别

  2. 针对语音情感识别中的特征提取问题,通过多层深度信念网络(DBN)自动提取语音信号中的情感特征,把连续多帧的语音拼接在一起,形成一个高维抽象特征,将深度信念网络训练好的特征作为极限学习机(ELM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别系统。实验结果表明,在CASIA情感语音数据库中,本方法优于其他情感识别方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38729336

  1. 基于机器学习的语音情感识别

  2. 基于机器学习的语音情感识别，李丹艳，刘刚，随着计算机技术的发展和人工智能的普及，语音情感识别研究收到学界和工业届的广泛关注。从语音情感识别的起源、语音情感的分类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：553984
    • 提供者：weixin_38592405

  1. 一种基于卷积神经网络和简单循环单元的语音情感识别方法.pdf

  2. 发明专利说明书。本发明公布了一种基于卷积神经网络和简 单循环单元的语音情感识别方法。首先，提取出 语音中的谱图特征及其一阶差分和二阶差分，组 合成三维特征。将这些特征在时间轴上分割成固 定的片段数，并使用在ImageNet数据集上初始化 参数的Alexnet网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：570368
    • 提供者：phytle0

  1. 语音情感识别的关键技术

  2. 语音信号中的情感信息是一种很重要的信息资源,仅靠单纯的数学模型搭建和计算来进行语音情感识别就显现出不足。情感是由外部刺激引发人的生理、心理变化,从而表现出来的一种对人或事物的感知状态,因此,将认知心理学与语音信号处理相结合有益于更好地处理情感语音。首先介绍了语音情感与人类认知的关联性,总结了该领域的最新进展和研究成果,主要包括情感数据库的建立、情感特征的提取以及情感识别网络等。其次介绍了基于认知心理学构建的模糊认知图网络在情感语音识别中的应用。接着,探讨了人脑对情感语音的认知机理,并试图把事件相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：342016
    • 提供者：weixin_38722721

  1. 语音情感识别语音情感识别.rar

  2. helloword，pyrcharm，语音情感识别helloword，pyrcharm，语音情感识别helloword，pyrcharm，语音情感识别helloword，pyrcharm，语音情感识别helloword，pyrcharm，语音情感识别

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-08-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_41393000

  1. 基于转移PCA和稀疏编码的语音情感识别新方法

  2. 基于转移PCA和稀疏编码的语音情感识别新方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于特征级和决策级融合的语音情感识别

  2. 此处提出了一种新的基于特征级决策级双层融合的语音情感识别方法，可以将统计特征和局部频谱特征在该方法的特征级上融合；基于SVM和ANN集成多个不同的识别系统，然后在决策级对使用不同的声学特征的多个分类器的输出结果进行融合，得到最终的语音情感判别结果。该方法在汉语情感语音数据库上进行了测试，实验结果表明，此处提出的特征级决策级双层融合算法，显着改善了语音情感识别性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38664989

  1. 基于深信度网络和小波包倒谱系数的语音情感识别

  2. 基于深信度网络和小波包倒谱系数的语音情感识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：399360
    • 提供者：weixin_38707061

  1. 基于特征选择和极限学习机决策树的语音情感识别

  2. 特征选择是用于识别语音情感的系统开发中的关键步骤。 最近，很少考虑从同一音频源生成的特征之间的交互，这可能会产生多余的特征并增加计算成本。 为了解决这个问题，提出了基于相关分析和Fisher的说话人独立语音特征选择方法，可以消除彼此之间具有密切相关性的冗余特征。 针对不同基本情感之间的混淆程度，提出了一种基于极限学习机的情感识别方法。 利用中国科学院自动化研究所（CASIA）的中文语音数据库进行语音情感识别实验，提出了一种语音情感识别系统。没有相关性分析分别用于情感识别，实验结果表明，该方案平均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38738528

  1. vistec-ser:使用由AIS和VISTEC-DEPA AIResearch Institute泰国赞助的PyTorch进行语音情感识别-源码

  2. Vistec-AIS语音情感识别 语音情感识别模型及基于Pytorch的推理 安装 从皮皮 pip install vistec-ser 从来源 git clone https://github.com/tann9949/vistec-ser.git cd vistec-ser python setup.py install 用法 使用THAI SER数据集进行培训 我们提供了Google合作实验室示例，用于使用我们的存储库训练。 使用提供的脚本进行培训 请注意，当前，此工作流程仅支持预加载的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42151599

  1. 基于深度学习和模糊优化的语音情感识别

  2. 自动语音情感识别（SER）是一项具有挑战性和吸引力的任务，它可以使人机交互更加有效，并且服务机器人可以更深入地了解人类。 为了获得SER的高精度，需要从语音中提取显着特征。 在本文中，我们使用深度卷积神经网络（DCNN）提取特征（DCNNF），然后设计一个堆叠式自动编码器（SAE）模糊滤波器，以通过DCNNF选择显着特征，将其称为SF（显着特征）。 我们在CASIA中国情感语料库上的实验结果表明，与直接使用DCNNs特征的模型相比，该模型具有更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：577536
    • 提供者：weixin_38691199
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