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  1. 采用LSTM方法进行语音情感分析-代码详解

  2. 目录 摘要： 数据集描述： 模型构建 结果分析 结束 相关链接： 摘要： 语音情感分析就是将音频数据通过MFCC（中文名是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients)）加载为特征向量形式，然后将其输入进入LSTM神经网络进行抽取语音特征。最后采用softmax分类函数实现情感标签的分类任务。其下游任务是人机交互智能化的一个关键部分。 数据集描述： 一共四种中文情感的数据集。共200条，数据质量不是很好，不是很长的语音文本，但是从这种4s短时的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：184320
    • 提供者：weixin_38618024

  1. 语音情感分析器：一种语音情感分析器，使用长期短期记忆（LSTM）从语音中预测用户的心情-源码

  2. 语音情感分析仪 基于长期短期记忆（LSTM）网络的语音情感分析器。 该模型可以有效地分析愤怒，厌恶，恐惧，幸福，中立，悲伤和惊奇的7种基本情绪。 在多伦多情感言语集（TESS）数据集上进行了培训。 这对模型的可推广性造成了一些固有的限制。 由于TESS目前只有两名女性配音演员，并且在录音室中进行录制，因此该模型无法与直接制作相提并论。 该代码在jupyternotebook文件中，并且记录充分。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42109639

  1. 任务二笔记

  2. 1. 前向传播就是计算出最终的函数值输出，反向传播就是用数据集训练模型更新模型时要计算所需的梯度 2. 做情感分析用LSTM+Attention，或者BERT和百度的Ernie 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 样本量不大时用CBOW，样本量很大时用Skip-gram 13. 注意力模型Attention modelinput传到一个双向LSTM当中，再传到第二层的RNN当中。C中对于a的权重alpha，加和为1，由下图可知，通过softmax使其加和为1.语音

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38560797

  1. EmotionRecognition_DL_LSTM:这项研究旨在研究和实现一种人工智能（AI）算法，该算法将实时分析音频文件，识别并呈现其中表达的情感。 该模型以“深度学习”方法（即“深度神经网络”）开发。 选择了用于时间序列分析的高级模

  2. 实时语音情感识别（SER） 具有keras的深度学习（LSTM）模型。 这项研究旨在研究和实现一种人工智能（AI）算法，该算法将实时分析音频文件，识别并呈现其中表达的情感。 此分类模型是通过深度学习方法开发的，这意味着深度神经网络（DNN），同时选择了用于时间序列分析的高级模型，即长短期记忆（LSTM）。 对于模型的训练，已经使用了瑞尔森大学的Ryerson情感言语和歌曲视听数据库（RAVDESS）以及多伦多大学的多伦多情感言语集（TESS）来使用演员表达的情感。 。 结果显示，语音识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42113794

  1. chatbot-源码

  2. 聊天机器人 系统中主要使用三种算法，它们分别是：•自然语言处理（NLP）算法自然语言处理（NLP）是人工智能的一个领域，其中计算机以智能且有用的方式分析，理解并从人类语言中获取含义。方法。 通过利用NLP，开发人员可以组织和构造知识来执行诸如自动摘要，翻译，命名实体识别，关系提取，情感分析，语音识别和主题细分之类的任务。 我们使用此算法清除数据。 它将句子标记为单词。 然后，它从句子中删除停用词和特殊字符，从而使处理变得容易。 •长短期记忆（LSTM），这是一种在深度学习领域中使用的人工递归神

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42146086