基于MATLAB的多模态情感语音分析与合成系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现情感语音的多模态特征提取与融合，涵盖声学参数分析、情感状态识别及语音合成功能，适用于语音情感计算与人机交互研究。

详 情 说 明

基于多模态特征融合的情感语音分析与合成系统

项目介绍

本项目是一个集成了情感语音分析与合成功能的综合性系统。系统通过深度学习与概率统计模型，实现了从语音信号中识别情感状态，以及根据文本和情感标签生成具有特定情感色彩的语音。该系统可应用于人机交互、智能客服、语音助手等多个领域，旨在提升语音交互的自然度和情感表现力。

功能特性

情感语音分析模块

• 声学特征提取：自动从原始语音信号中提取基频、能量、频谱等多种声学特征。
• 情感状态识别：基于提取的特征，识别语音中蕴含的喜、怒、哀、乐等基本情感状态。
• 映射关系建模：建立情感类别与声学参数之间的量化映射关系模型。

情感语音合成模块

• 情感语音生成：根据输入的文本内容和指定的情感标签，合成对应情感的语音波形。
• 个性化参数调整：支持用户对合成语音的语速、音调等个性化特征参数进行微调。
• 高质量输出：利用先进的序列到序列合成技术，确保合成语音的自然度与可懂度。

使用方法

1. 情感语音分析

• 输入：准备采样率为16kHz的.wav格式语音文件，以及对应的情感标签数据集。
• 运行分析：执行分析模块，系统将输出情感分类概率、声学特征矩阵及情感-声学映射模型。

2. 情感语音合成

• 输入：提供目标文本字符串（中英文）、情感标签（如happy, angry, sad），并可选择性地调整语速、音调等参数。
• 执行合成：运行合成模块，系统将生成.wav格式的合成语音，并输出合成质量评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / Linux (Ubuntu 18.04+) / macOS (10.14+)
• Python 环境：Python 3.7 或更高版本
• 主要依赖库：

- PyTorch >= 1.8.0 - Librosa >= 0.8.0 - NumPy >= 1.19.0 - SciPy >= 1.5.0

• 硬件建议：推荐使用配备GPU（支持CUDA）的计算机以加速模型训练与推理过程。

文件说明

项目中的主入口文件负责协调整个系统的核心流程。它主要实现了系统初始化、模块调度与结果汇总功能，具体包括解析用户输入的命令行参数，根据参数选择调用情感分析或语音合成子模块，加载相应的预训练模型或配置文件，执行特征提取、模型推理或语音生成等核心计算任务，并最终将分析结果或合成的语音文件输出到指定路径。