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实现语音情感特征的自动提取与情感语音合成，支持基频、能量等声学参数分析，并通过迁移学习技术实现情感风格的转换。适用于情感计算与语音合成研究。

详 情 说 明

基于多模态信号处理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识别与语音合成的多模态信号处理系统。系统利用深度神经网络、梅尔频率倒谱系数（MFCC）分析技术以及概率图形模型，实现了从语音中提取情感特征、生成带有特定情感的语音、在不同语音间迁移情感、结合文本进行多模态情感分析以及为特定说话人建立个性化语音模型等功能。可应用于人机交互、智能客服、语音助手情感化等领域。

功能特性

1. 语音情感特征提取：分析语音信号的声学参数（如基频、能量、共振峰），识别说话人的情感状态（如愤怒、喜悦、悲伤、中性）。
2. 情感语音合成：根据输入的文本内容和指定的情感标签，生成具有相应情感色彩的语音。
3. 情感迁移学习：将源语音中的情感特征迁移到目标语音中，同时保持目标语音的原始语音内容不变。
4. 多模态情感分析：综合语音信号和对应的文本内容，进行联合情感分析，提升情感识别的准确性。
5. 个性化语音建模：利用特定说话人的语音数据，建立该说话人的个性化情感语音合成模型。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 语音音频文件（WAV格式，采样率16kHz，单声道） * 文本转录文件（包含语音对应的文字内容） * 情感标签数据（情感分类标注） * 说话人身份信息（用于个性化建模） * 语音参数配置文件（合成参数设置）

1. 运行主程序：执行系统的主入口文件以启动相应功能模块。

1. 获取输出结果：

* 情感分类报告（包含识别准确率、混淆矩阵等） * 合成的情感语音文件（WAV格式） * 声学参数可视化图表（如基频轨迹、能量分布） * 情感迁移效果评估报告（客观指标与主观评分） * 个性化语音模型文件（用于后续合成）

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 编程语言：Python 3.8 或以上版本
• 主要依赖库：

* NumPy, SciPy, librosa (用于音频信号处理与MFCC提取) * TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.8+ (用于深度神经网络模型) * scikit-learn (用于概率模型及评估) * Matplotlib, Seaborn (用于结果可视化)

• 推荐硬件：建议配备GPU（支持CUDA）以获得更快的模型训练与推理速度。

文件说明

main.m 文件作为项目的主入口和核心调度程序，主要负责整合并调用系统中的各个关键算法模块。其核心功能包括协调数据输入输出流程、执行语音情感特征提取任务、驱动情感语音合成过程、管理情感迁移学习操作、进行多模态情感分析计算以及处理个性化语音模型的训练与调用。