基于MFCC与深度学习的多情感语音识别系统（MATLAB实现）

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现语音情感识别系统，通过MFCC特征提取和深度学习模型对音频进行情感分类，支持愤怒、高兴、悲伤、中性四种情感识别，并提供可视化分析界面。

详 情 说 明

基于MFCC与深度学习的多情感语音识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的语音情感识别系统，采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行语音特征提取，结合卷积神经网络（CNN）深度学习算法，实现对语音信号中愤怒、高兴、悲伤、中性四种基本情感的自动识别与分类。系统提供了从音频预处理到情感预测的完整流程，并配备可视化分析界面，可直观展示识别结果和置信度分布。

功能特性

• 多情感识别：支持愤怒、高兴、悲伤、中性四种情感类别的精确分类
• 完整处理流程：包含音频预处理、特征提取、模型训练和情感预测四大核心模块
• 批量处理能力：支持多个音频文件的批量输入与并行识别
• 可视化分析：提供MFCC特征图谱展示和情感概率分布可视化
• 详细报告输出：自动生成包含时间戳、文件名和识别结果的详细报告文件
• 高兼容性输入：支持8kHz-44.1kHz采样率的.wav格式音频文件

使用方法

1. 准备音频数据：确保输入音频为单声道.wav格式，建议时长为3-10秒
2. 运行主程序：执行main.m启动系统图形用户界面
3. 选择识别模式：在界面中选择单文件识别或批量识别模式
4. 加载音频文件：通过文件选择对话框导入待识别的音频文件
5. 查看识别结果：系统将显示情感分类结果、置信度分布和MFCC特征图
6. 获取识别报告：系统自动生成包含详细识别结果的文本报告文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，实现了图形用户界面的构建与事件响应管理，包含音频文件的读取与预处理流程，负责MFCC特征的提取与参数配置，集成了深度学习模型的加载与推理预测，提供识别结果的可视化展示与报告生成，并支持单文件与批量处理两种工作模式。