这是老早以前收藏的一些资源了，但是貌似进入了“收藏-永不在看”的模式(=￣ω￣=)，于是乎将这些资源先整理出来，可能以后用的上？？ 是的吧。。。汇总一些知名的 JavaScript 开发开源项目如何隐藏滚动条但又能滚动，不用js实现Android ApplicationsJavascript模板引擎mustache.js详解nginx反向代理配置技术相关的博客关键CSS和Webpac...

使用Debug调试代码1.打断点一个断点标记了一个代码行，当Pycharm运行到该行代码时会将程序暂时挂起。注意断点会将对应的代码行标记为红色，取消断点的操作也很简单，在同样位置再次单击即可。如图所示，打了两个断点当你将鼠标指针悬停在断点上方时，Pycharm会显示断点的关键信息，行号以及脚本属性，如果你希望更改该断点的属性，右击断点：可以尝试对断点属性进行个性化更改，然后观察图标...

OK，沉迷了快两个星期，终于有进展了啊啊啊！！！这段时间内心崩溃，感觉毫无思路，但是我没放弃！！！看了许多论文，然后代码在这个星期也终于调通了。不过还是有很多地方值得优化，后面再继续努力吧！其实我个人觉得语音识别这一块的商用还不够，情感识别就更别说了，而且识别率这一块有待提升。开始正题数据集用的是EMO-DB数据集。并以此充当训练集，测试集自己想用哪些音频就可以用哪些音频，但是命名和文件路...

CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题，也即用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时的一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，有人说话快，有人说话慢，每个人说话快慢不同，不可能手动地对音素和字符对齐，这样.

一HTK简介HTK(HMM Tools Kit)是一个剑桥大学开发的专门用于建立和处理HMM的实验工具包[1],主要应用于语音识别领域,也可以应用于语音合成、字符识别和DNA排序等领域。HTK经过剑桥大学、Entropic公司及Microsoft公司的不断增强和改进,使其在语音识别领域处于世界领先水平,另外,HTK还是一套源代码开放的工具箱,其基于ANSI C的模块化设计方式可以方便地嵌入到...

不管是情感语音识别，还是语音情感识别，含义是一样的，都是对带有情感的语音信号进行情感的正确判断。最传统的情感语音识别是基于机器学习下的有监督学习完成的。有监督，即：使用训练集训练出一个模型，然后使用该模型对测试集中的语音信号进行情感状态的正确判断。传统的机器学习可以理解为模式识别，即需要通过三个环节来完成操作：数据库、特征参数、识别网络。这三个环节均有大量的文献介绍，其中特征参数这一环节衍生出了.

首先，hamming()函数的作用是返回一个L点的对称海明窗列向量w。语音信号一般在10ms到30ms之间，我们可以把它看成是平稳的。为了处理语音信号，我们要对语音信号进行加窗，也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的，我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据，进行分析，然后再取下一段数据，再进行分析。怎么仅取一段数据呢？一种方式就是构造一个...

语音情感数据库分为离散型和维度型。再有根据情感产生分类分为自然型，表演型，引导型。离散型指的是把情感分为高兴、愤怒、恐惧、惊奇、悲伤、厌恶等。连续型就是先采集，然后让其它人根据三维情感评分，情感维度包括：唤醒度、愉悦度、支配度。可以参考有关SAM的文章。（MEASURING EMOTION: THE SELF-ASSESSMENT MANIKIN AND THE SEMANTIC DIFFER..

首选，我必须吐槽一下，这个数据集我下了快两个星期(ps:没错，你没有看错，我真的下了快两个星期，中途要么是网络断了，然后下载失败，要么是不知道是啥莫名其妙的原因导致下载失败，对了，中途那个网站好像还关闭过，当时我正在下载！！！)。在这里感谢一下师姐，她帮我请另一个师兄用迅雷最后下载好了，对，就是昨晚，我终于见到了完整的thchs-30数据集(哈哈哈)。OK，正式开始，首先我把这个项目总结一下：..

这些资源要么就收费很贵，要么用不了，嗯…，但是也花了很长时间收集，先留着吧。。。基于SVM的语音情感识别（MATLAB GUI界面和文档）点这里！PythonNLP情感识别项目实战教程（源码+数据集）点这里！python 语音情感分析 搜一搜？基于SVM的情感分析系统点这里！基于SVM的语音情感识别系统设计点这里！基于SVM的语音情感识别系统点这里！语音情感识别 – 资源汇总点这里...