基于深度学习的MATLAB多模态情感语音分析与自适应合成系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了完整的语音情感分析合成平台，集成声音特征提取与文本语义分析，实现多模态情感识别，并支持自适应情感语音合成，为语音交互系统提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于深度学习的多模态情感语音分析与自适应合成系统

项目介绍

本项目是一套集情感分析、语音合成与个性化适配于一体的多模态语音处理平台。系统利用深度学习技术，实现对语音情感的精准识别与分析，并能够根据文本内容生成具有特定情感色彩的合成语音。通过个性化学习机制，系统可适配不同用户的发音特征，实现情感语音的定制化合成与风格迁移。

功能特性

• 多模态情感识别：结合语音声学特征（音高、语速、能量谱）与文本语义，实现高精度情感分类
• 端到端语音合成：基于先进的神经网络架构，生成自然流畅的情感化语音
• 个性化语音适配：通过少量用户语音样本学习个性化发音特征，实现语音合成定制化
• 情感迁移与转换：支持中性语音到情感语音的转换，以及不同情感风格间的相互迁移
• 可视化分析界面：提供声学特征频谱图、情感分布雷达图等多种可视化分析工具

使用方法

数据准备

• 语音数据：WAV格式，采样率16kHz以上，建议包含多种情感类别样本
• 文本数据：提供语音对应的转录文本及情感标签（喜悦、悲伤、愤怒、中性等）
• 个性化数据：目标用户的语音样本（可选，用于个性化合成）

基本工作流程

1. 准备训练数据并配置模型参数
2. 运行训练脚本训练情感识别和语音合成模型
3. 使用训练好的模型进行情感分析或语音合成
4. 如需个性化适配，提供用户语音样本进行微调训练

快速开始

训练情感识别模型

python train_emotion_recognition.py --config configs/emotion_config.yaml

训练语音合成模型

python train_synthesis.py --config configs/synthesis_config.yaml

运行演示界面

python demo_gui.py

系统要求

硬件环境

• GPU：NVIDIA GTX 1080Ti或更高配置，显存8GB以上
• 内存：16GB RAM或更高
• 存储：至少50GB可用磁盘空间

软件环境

• 操作系统：Ubuntu 18.04+/Windows 10+/macOS 10.14+
• Python：3.7-3.9
• 深度学习框架：PyTorch 1.8+ / TensorFlow 2.4+
• 音频处理库：Librosa 0.8+，PyAudio

文件说明

main.m文件作为系统的主入口与调度中心，集成了项目的主要功能模块。其主要能力包括：初始化系统配置参数，加载预训练的声学模型与合成引擎；协调多模态数据分析流程，实现语音信号的特征提取与情感分类；驱动情感语音合成任务，根据用户指定的情感标签生成相应风格的语音输出；管理个性化适配过程，处理用户提供的语音样本并进行模型微调；同时提供图形用户界面的核心逻辑控制，支持分析结果的可视化展示与交互操作。