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MATLAB语音情感识别神经网络方法

ai 2025/5/14 6:05:36

在MATLAB中使用神经网络进行语音情感识别通常涉及以下步骤：数据准备、特征提取、神经网络模型构建、训练与评估。以下是详细说明和示例代码：

1. 数据准备

数据集：推荐使用公开情感语音数据集（如RAVDESS、CREMA-D、EMODB等）。
数据预处理：
- 降噪：使用滤波器（如Wiener滤波）或深度学习降噪。
- 分帧：将语音信号分割为短时帧（如20-40ms）。
- 预加重：增强高频分量，常用一阶滤波器 y[n] = x[n] - 0.97x[n-1]。

参考matlab代码

% 读取语音文件
[audio, fs] = audioread('speech.wav');% 预加重
pre_emphasis = 0.97;
audio = filter([1, -pre_emphasis], 1, audio);% 分帧（示例：25ms帧长，10ms重叠）
frame_length = round(0.025 * fs);
frame_overlap = round(0.015 * fs);
frames = buffer(audio, frame_length, frame_overlap, 'nodelay');

2. 特征提取

常用语音情感特征：

MFCC（梅尔频率倒谱系数）
基频（Pitch）
能量（Energy）
过零率（Zero-Crossing Rate）

MFCC提取示例

% 使用Audio Toolbox的mfcc函数
coeffs = mfcc(audio, fs, 'LogEnergy', 'Ignore');% 特征标准化（可选）
coeffs = (coeffs - mean(coeffs)) / std(coeffs);

3. 神经网络模型构建

方案1：CNN（适合处理频谱图）

layers = [imageInputLayer([num_mfcc_coeffs num_frames 1]) % 输入MFCC矩阵convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')batchNormalizationLayerreluLayermaxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')reluLayerfullyConnectedLayer(num_emotions) % 情感类别数softmaxLayerclassificationLayer
];

方案2：LSTM（适合时序特征）

layers = [sequenceInputLayer(num_mfcc_coeffs)bilstmLayer(128, 'OutputMode', 'last')fullyConnectedLayer(num_emotions)softmaxLayerclassificationLayer
];

4. 训练与评估

数据分割

cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.2);
train_data = features(:, cv.training);
test_data = features(:, cv.test);

训练选项

options = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs', 30, ...'MiniBatchSize', 32, ...'ValidationData', {val_features, val_labels}, ...'Plots', 'training-progress');

训练模型

net = trainNetwork(train_data, train_labels, layers, options);

评估模型

predicted_labels = classify(net, test_data);
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
confusionmat(test_labels, predicted_labels);

5. 改进与优化

数据增强：添加噪声、时间拉伸、音高偏移。
混合模型：CNN+LSTM联合模型。
迁移学习：使用预训练模型（如VGGish）提取特征。
注意力机制：增强关键帧的权重。

完整示例代码

% 1. 加载数据集（假设已预处理为MFCC特征矩阵和标签）
load('emotion_dataset.mat'); % 包含features和labels% 2. 数据分割
cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.2);
train_data = features(:,:,:, cv.training);
test_data = features(:,:,:, cv.test);% 3. 定义CNN模型
layers = [imageInputLayer([num_coeffs num_frames 1])convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')batchNormalizationLayerreluLayermaxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)fullyConnectedLayer(64)dropoutLayer(0.5)fullyConnectedLayer(num_emotions)softmaxLayerclassificationLayer
];% 4. 训练
options = trainingOptions('adam', 'Verbose', true);
net = trainNetwork(train_data, labels(cv.training), layers, options);% 5. 测试
predicted = classify(net, test_data);
accuracy = mean(predicted == labels(cv.test));