基于MATLAB的深度学习语音情感识别系统

资 源 简 介

该系统采用MATLAB实现深度神经网络模型，通过MFCC特征提取技术对语音信号进行情感分析。可准确识别7种基本情感状态，为情感计算研究提供高效解决方案。具备完整的预处理、特征提取和分类模块。

详 情 说 明

基于深度学习的语音情感识别系统

项目介绍

本项目是一个基于深度学习的语音情感识别系统，能够自动分析语音信号并识别其中的情感状态。系统采用先进的音频处理技术和深度神经网络模型，实现对高兴、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、中性、厌恶等七种主要情感的准确分类。系统提供实时语音输入和批量文件处理两种模式，并配备直观的可视化分析界面。

功能特性

• 多模态输入支持：支持实时麦克风录音（16kHz采样率，3-10秒）和批量WAV文件处理（8-48kHz采样率，单声道/立体声）
• 高精度情感识别：采用CNN-LSTM混合模型，准确识别七种情感状态
• 智能特征提取：基于MFCC的声学特征提取，结合迁移学习技术优化模型性能
• 可视化分析：提供情感概率分布柱状图、波形频谱图等可视化结果
• 结果导出：生成CSV格式的识别报告，包含时间戳和情感标签信息
• 置信度评估：输出每个识别结果的置信度分数（0-1范围）

使用方法

1. 实时模式：运行系统后选择实时识别模式，根据提示进行语音录制，系统将实时显示分析结果
2. 批量模式：选择批量处理模式，导入WAV格式音频文件，系统将自动处理并生成分析报告
3. 结果查看：在可视化界面查看情感概率分布和频谱图，可导出CSV格式的详细报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 编程环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 深度学习框架：Deep Learning Toolbox
• 音频处理工具：Audio Toolbox, Signal Processing Toolbox
• 硬件要求：4GB以上内存，支持16kHz采样率的麦克风（实时模式）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了语音信号采集与预处理、特征提取、模型加载与推理、结果可视化与导出等核心功能模块，负责协调各组件工作流程并实现完整的语音情感识别流水线。