MATLAB代码实现从RAVDESS数据库中提取Speech-Emotion-Classification(SEC)的均值信号特征

提取均值信号特征的matlab代码#语音分析##要求 Python 3.6+ Python 包 librosa==0.8.0 optuna==2.7.0 numpy==1.19.5 pandas soundfile==0.9.0 wave sklearn tqdm==4.28.1 matplotlib==2.2.3 pyaudio==0.2.11 通过以下命令安装这些库： pip3 install -r requirements.txt 在colab中逐个单元地顺序运行所有代码 #抽象 该笔记本包含用于读取音频数据、特征提取、使用 Optuna 进行超参数调整的代码，以及包括 KNN、逻辑回归、装袋、多层感知器在内的模型。 Python 库 libROSA 提供了从该项目中使用的音频文件中处理和提取特征的主要工具。 从从音频文件中提取 MFCC、色度和 Mel 频谱图开始，建模是使用来自 Sci-kit Learn 和其他 Python 包的现成模型完成的。 这些模型的超参数调整是使用 Optuna 框架完成的。 介绍 由于其主观性质，将音频分类为情感具有挑战性。 这项任务对人类来说可