matlab实现语音情感识别

原创

用户4006703

修改于 2025-08-05 09:12:55

1410

在MATLAB中实现语音情感识别，通常需要经过以下步骤：数据准备、预处理、特征提取、模型训练与评估。

1. 数据准备

首先，需要准备一个包含多种情感标签（如愤怒、快乐、悲伤等）的语音数据集。可以使用公开的情感语音数据库（如RAVDESS）或自建数据集。

% 数据集路径
dataset = 'C:\path\to\your\dataset';

% 使用audioDatastore加载音频文件
ads = audioDatastore(dataset, 'IncludeSubfolders', true, 'OutputDataType', 'single');

% 提取情感标签
labels = cell(size(ads.Files));
for i = 1:length(ads.Files)
    filePath = ads.Files{i};
    [~, folderName, ~] = fileparts(filePath);
    labels{i} = folderName;
end
labels = categorical(labels);

2. 数据预处理

预处理步骤包括预加重、分帧、加窗、端点检测等，以提高语音信号的质量和特征提取的效果。

% 预加重
preEmphasized = filter([1 -0.95], 1, audioSignal);

% 分帧和加窗
frameSize = 256;
hopSize = 128;
window = hamming(frameSize);
frames = buffer(preEmphasized, frameSize, hopSize, 'nodelay');
windowedFrames = frames .* window;

3. 特征提取

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时能量、短时过零率等。

% 提取MFCC特征
featureExtractor = audioFeatureExtractor('SampleRate', Fs, ...
    'MFCC', true, 'Delta', true, 'DeltaDelta', true);
mfccFeatures = extract(featureExtractor, audioSignal);

4. 数据增强

通过数据增强技术（如音高移位、时间偏移等）来扩大训练数据集，提高模型的泛化能力。

% 音高移位
pitchShiftedSignal = pitchShift(audioSignal, Fs, 2); % 上移两个半音

% 时间偏移
timeShiftedSignal = circshift(audioSignal, [0, 100]); % 向右偏移100个样本

5. 模型训练

可以使用支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行情感分类。

% 定义CNN网络结构
layers = [
    imageInputLayer([size(mfccFeatures, 1) size(mfccFeatures, 2) 1])
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(numel(categories(labels)))
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation, YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
[net, info] = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

6. 模型评估

使用测试集评估模型的性能，计算分类准确率。

% 测试集预测
YPred = classify(net, XTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['测试集准确率: ', num2str(accuracy * 100), '%']);

7. 可视化结果

绘制混淆矩阵以直观展示模型的分类效果。

figure
confusionchart(YTest, YPred);

通过以上步骤，可以在MATLAB中实现一个完整的语音情感识别系统。该系统能够从音频数据中提取特征，并使用深度学习模型进行情感分类，最终输出情感识别的准确率。

参考代码： matlab环境下做的一个语音情感识别系统 youwenfan.com/contentac/52616.html

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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