基于高斯混合模型的情感识别算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用高斯混合模型（GMM）对情感语音信号进行建模和分类，实现多类情感状态的自动识别。通过提取语音信号的声学特征（如MFCC），构建不同情感类别的高斯混合模型，并采用最大似然概率法进行情感分类。MATLAB实现保证了算法的有效性和可靠性。

详 情 说 明

基于高斯混合模型的情感识别算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了基于高斯混合模型（GMM）的情感语音识别算法，通过提取语音信号的声学特征，构建不同情感类别的高斯混合模型，实现对多类情感状态的自动识别。系统支持训练和识别两种模式，能够对未知情感语音进行实时分类识别，为情感计算和人机交互研究提供技术支撑。

功能特性

• 声学特征提取：采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术提取语音信号的关键特征
• 高斯混合模型：为每个情感类别建立精确的概率模型
• 参数估计：使用期望最大化（EM）算法进行模型参数优化
• 多情感分类：支持高兴、悲伤、愤怒、中性等多种情感状态识别
• 概率输出：提供后验概率分布和识别置信度评分

使用方法

模型训练

1. 准备带有情感标签的语音样本数据集（WAV格式）
2. 配置模型参数（高斯混合度数量、迭代次数、收敛阈值等）
3. 运行训练程序，生成训练完成的GMM模型参数

情感识别

1. 输入待识别的单一语音文件（WAV格式）
2. 系统自动提取特征并进行分类识别
3. 输出情感类别标签及相应的概率分布和置信度评分

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学与机器学习工具箱

文件说明

项目的主程序文件实现了完整的算法流程，包括语音信号预处理、特征参数提取、模型训练与优化、情感分类识别等核心功能。该文件整合了数据加载、参数配置、模型训练和识别判断等模块，提供了完整的算法实现框架和用户接口。