这是一个关于语音情感识别的源码，通过使用MATLAB编写，可以实现对人的常用语言做出判断，给出识别标志，是高兴，悲伤等！！！
上传时间： 2014-01-21
上传用户：极客
情感识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音、表情和肢体语言中的情感信息识别出来。情感交互是机器通过接收人类的情感信息来模拟人类的情感决策过程，从而表达出自身情感的过程。本文的主要目标是把虚拟人技术应用到人机交互中，研究出具有情感识别功能和情感表达功能的机器。本文的具体工作和贡献包括：第一，详细描述虚拟人的三维模型和情感模型的建立过程。这里介绍了虚拟人实体的建立和控制，以及虚拟人的情感计算模型和情感决策机制。利用三维建模工具和游戏制作软件，来建立虚拟人和虚拟场景，并通过对虚拟人控制模块的设定来驱动虚拟人的动作和行为特点，这使虚拟人能够从行为上表达情感。虚拟人的情感模型是虚拟人情感计算和决策的关键，是虚拟人具有情感能力的基础。这里主要工作就是通过模拟人的情感计算过程和决策机制，来建立虚拟人的情感工作机制，从而控制虚拟人的情感计算过程，使虚拟人具有模拟人的情感表达的能力。第二，通过分析情感语音信号，来识别情感语音信号中的参数信息，并进一步识别出情感语音信号中的情感信息。语音信号中的参数有多种，本文在比较和总结的基础上，选定了三种参数来综合的识别语音信号中的情感信息。在情感语音语料库的基础上建立了情感特征参数数据库，这个数据库的主要是建立特征参数的参数模型，为情感识别建立识别基础。第三，利用隐马尔科夫模型算法在语音信号识别上的优点，来对情感语音信号进行情感信息的识别。情感信息与语言信息有共同的声学特征，只是二者反映的信息不同。通过情感语音信号的特征分析和理论验证，隐马尔科夫模型是一个理想的选择。实验证明，隐马尔科夫模型在情感信息的识别上，表现出很好的识别效果和较高的识别率，为隐马尔科夫模型的应用提供了事实支持。第四，建立人机交互系统原型，通过对整个系统进行测试和验证，来证明人机情感交互的可行性和科学性。验证主要通过情感识别和情感决策两方面进行，情感识别的主要是建立在情感语音识别的基础上，情感决策就是通过验证虚拟人情感表达的结果跟期望值的对比结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：jiabin
本次毕业论文的内容主要包括两个方面：（1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法，确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理，即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得；再根据面部特征提取出人脸的大致框架，通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸，最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素，要尽可能的提高人脸识别的时间效率，提高识别率。（2）设计出GUI界面，实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数，方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息，选择想要运行的程序，实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象（Object)，主要包含读入图像，转换颜色空间，皮肤概率图像，皮肤二值化和定位五个部分，其中使用了开关按钮（ToggleButton)、静态文本框（Static Text)、坐标系（Axes)和面板（Pane1)按钮，要对其进行合理布局，注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境，注意控件的选用和参数设置，会根据设计要求对GUI界面进行布局，注意回调函数的编写，以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别，能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像，会出现漏检和错检的现象，需要进一步改进。
上传时间： 2022-07-28
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上传时间： 2013-04-15
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