MATLAB语音情感识别神经网络方法

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：

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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');

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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);

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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')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(num_emotions) % 情感类别数
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

方案2：LSTM（适合时序特征）

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

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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);

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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。

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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')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(64)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(num_emotions)
    softmaxLayer
    classificationLayer
];

% 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));

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注意事项

• 特征选择：MFCC通常作为基线特征，可结合基频、能量提升性能。
• 实时识别：需将语音流实时分帧并提取特征后输入模型。
• GPU加速：在trainingOptions中启用 'ExecutionEnvironment', 'gpu'。

通过上述步骤，可以在MATLAB中构建一个基于神经网络的语音情感识别系统。实际应用中需根据数据规模和场景调整模型复杂度。