【亲测免费】 语音情感识别开源项目推荐

1. 项目基础介绍

本项目是使用Keras框架实现的语音情感识别系统，主要编程语言为Python。项目利用了深度学习中的LSTM（长短期记忆网络）、CNN（卷积神经网络）、SVM（支持向量机）和MLP（多层感知器）等模型进行语音情感识别任务。项目旨在为语音情感识别领域提供一个高效、可扩展的开源解决方案。

2. 项目核心功能

• 多模型支持：项目实现了多种主流情感识别模型，支持使用不同算法进行情感识别，提高了项目的适用性和灵活性。
• 特征提取：采用了librosa和opensmile两种方式提取音频特征，增加了特征提取的全面性和准确性。
• 数据预处理：提供了数据处理脚本，方便用户对数据集进行预处理和格式化。
• 模型训练与评估：支持对模型进行训练和评估，并提供了训练过程中的可视化功能，如损失曲线和准确率曲线。
• 模型预测：可以加载训练好的模型对指定音频进行情感预测，并支持雷达图可视化预测结果。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 改进的特征提取方式：进一步优化了特征提取算法，提高了情感识别的准确率。
• 模型性能提升：根据项目文档，模型的识别准确率提高到了大约80%，增强了项目的实用价值。
• 文档和代码的优化：对项目的文档和代码进行了整理和优化，使得项目更加易于理解和使用。

该项目持续更新，社区活跃，为语音情感识别领域的研究者和开发者提供了一个有价值的资源。