精品情绪管理培训PPT课件

项目涉及大量的跟踪和错误方法、调谐等。该模型经过良好的训练，能够区分男性和女性的声音，并且具有100%的准确度。该模型经过调整，能够以70%以上的准确率检测情绪。通过包含更多用于培训的音频文件，可以提高准确性。 项目详细说明见文档。 Datasets: Made use of two different datasets: RAVDESS. This dataset includes around 1500 audio file input from 24 different actors. 12 male and 12 female where these actors record short audios in 8 different emotions i.e 1 = neutral, 2 = calm, 3 = happy, 4 = sad, 5 = angry, 6 = fearful, 7 = disgust, 8 = surprised. Each audio file is named in such a w

Python 3.8 Keras & TensorFlow 2 用 LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别，Keras 实现。 识别准确率提高到了 80% 左右 TensorFlow 2 / Keras：LSTM & CNN (tensorflow.keras) scikit-learn：SVM & MLP 模型，划分训练集和测试集 joblib：保存和加载用 scikit-learn 训练的模型 librosa：提取特征、波形图 SciPy：频谱图 pandas：加载特征 Matplotlib：绘图 NumPy pip install -r requirements.txt python preprocess.py --config configs/example.yaml python train.py --config configs/example.yaml python predict.py --config configs/example.yaml import utils utils.spectrogram(file_path)

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新颖的可视化 该项目的核心是从完整故事和单个角色中提取情绪，然后以令人愉悦且信息丰富的图形显示收集到的信息。 为康涅狄格大学荣誉论文创建： : 1001&context=

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

人类通过肢体语言，语音，面部表情等各种方式表达情绪。我们已经使用面部表情来检测非常重要的情绪，并且在机器学习中有着广泛的应用，尤其是在医学，通讯，教育和娱乐领域。 老年健康监测，安全系统，心理学和计算机视觉，驾驶员疲劳监测是情感检测在现实世界中的少数应用。 该系统旨在识别七种情绪，即愤怒，悲伤，幸福，惊奇，中立，惊奇和厌恶。 我们的系统提出通过卷积神经网络（CNN）使用面部表情对人类进行情感检测。 进行了文献综述以选择最佳的深度学习模型。 应用的主要算法是CNN。 使用的数据集是Fer2013和JAFFE。