DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

MevonAI-语音情感识别 识别音频段中多个发言人的情绪· 在这里尝试演示 目录 说话人二值化 特征提取 CNN模型 训练模型 贡献 执照 致谢 常问问题 关于该项目 该项目的主要目的是识别呼叫音频中多个说话者的情绪，作为呼叫中心客户满意度反馈的应用程序。 建于 的Python 3.6.9 Tensorflow-Keras 解放军 入门 按照以下说明在本地计算机上设置项目。 安装 创建一个python虚拟环境 sudo apt install python3-venv mkdir mevonAI cd mevonAI python3 -m venv mevon-env source mevon-env/bin/activate 克隆仓库 git clone https://github.com/SuyashMore/MevonAI-Speech-Emotion-Recog

情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

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脑电情绪识别 HSE计算机科学学生项目 作者：Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina 脑电信号的准确分类可以为医学研究提供解决方案，以在早期阶段检测异常脑部行为以对其进行威胁。 在这项研究中，我们从另一个角度来看这个任务-情绪识别。 我们设计了卷积神经网络和递归神经网络的联合，使用自动编码器来压缩数据的高维数。 当前项目包括EEG数据处理，并使用AutoEncoder + CNN + RNN进行卷积 前处理 伪影-这是所有非脑源记录的活动的术语。 伪影可分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位的虹膜，例如，身体）和外部生理伪影（例如，技术设备的北极）。 为了提取脑电图观察的最重要特征，必须进行预处理。 为了进行数据处理和可视化， 选择了用于人类神经生理数据（包括EEG）的开源Python软件。 在这一领域，有两种主要的最新方法可以处理EEG信号：小波变换和

ets 此存储库为AUNets提供了PyTorch实现。 AUNets依赖于每个面部表情具有独立的和二进制的CNN的功能。 它适用于整体面部图像，即无需关键点或面部矫正。 项目页面： : 引文 @article{romero2018multi, title={Multi-view dynamic facial action unit detection}, author={Romero, Andr{\'e}s and Le{\'o}n, Juan and Arbel{\'a}ez, Pablo}, journal={Image and Vision Computing}, year={2018}, publisher={Elsevier} } 用法（火车） $./main.sh -GPU 0 -OF None # It will train AUNets (1

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