【情感识别】基于matlab支持向量机（SVM）语音情感识别【含Matlab源码 543期】

一、简介

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
1 数学部分
1.1 二维空间









2 算法部分

二、源代码

clc;
clear;
load A_fear fearVec;
load F_happiness hapVec;
load N_neutral neutralVec;
load T_sadness sadnessVec;
load W_anger angerVec;
sampleang=angerVec';
samplehap=hapVec';
sampleneu=neutralVec';
samplesad=sadnessVec';
samplefear=fearVec';
train(1:30,:)=sampleang(1:30,:); %每类三十个样本作为训练样本
test(1:20,:)=sampleang(31:50,:);%每类二十个样本作为测试样本
train(31:60,:)=samplehap(1:30,:);
test(21:40,:)=samplehap(31:50,:);%
train(61:90,:)=sampleneu(1:30,:);
test(41:60,:)=sampleneu(31:50,:);%
train(91:120,:)=samplesad(1:30,:);
test(61:80,:)=samplesad(31:50,:);%
train(121:150,:)=samplefear(1:30,:);
function rate=svmclassfiction(samples,test)   %构造五种情感分类器
train1=samples(1:60,:);%用来构造生气-高兴分类模型训练样本
train2=[samples(1:30,:);samples(61:90,:)];%用来构造生气-中性分类模型训练样本
train3=[samples(1:30,:);samples(91:120,:)];%用来构造生气-悲伤分类模型训练样本
train4=[samples(1:30,:);samples(121:150,:)];%用来构造生气-害怕分类模型训练样本
train5=[samples(31:60,:);samples(61:90,:)];%用来构造高兴-中性分类模型训练样本
train6=[samples(31:60,:);samples(91:120,:)];%用来构造高兴-悲伤分类模型训练样本
train7=[samples(31:60,:);samples(121:150,:)];%用来构造高兴-害怕分类模型训练样本
train8=[samples(61:90,:);samples(91:120,:)];%用来构造中性-悲伤分类模型训练样本
train9=[samples(61:90,:);samples(121:150,:)];%用来构造中性-害怕分类模型训练样本
train10=[samples(91:120,:);samples(121:150,:)];%用来构造悲伤-害怕分类模型训练样本
for i=1:30                %正类样本标记
    trainlabel(i)=1;
end
for i=30:60               %负类样本标记
    trainlabel(i)=-1;
end
trainlabel=trainlabel';
svmStruct(1)= svmtrain(train1,trainlabel);    %构造两类SVM分类模型
svmStruct(2)= svmtrain(train2,trainlabel);    
svmStruct(3)= svmtrain(train3,trainlabel);   
svmStruct(4)= svmtrain(train4,trainlabel);    
svmStruct(5)= svmtrain(train5,trainlabel);    
svmStruct(6)= svmtrain(train6,trainlabel);    
svmStruct(7)= svmtrain(train7,trainlabel);   
svmStruct(8)= svmtrain(train8,trainlabel);    
svmStruct(9)= svmtrain(train9,trainlabel);    
svmStruct(10)= svmtrain(train10,trainlabel);  
sumang=0; %生气情感正确识别个数
sumhap=0; %高兴情感正确识别个数
sumneu=0; %中性情感正确识别个数
sumsad=0; %悲伤情感正确识别个数
sumfea=0; %害怕情感正确识别个数
for i=1:100
    for k=1:5
        votes(k)=0;   %多个SVM分类器将待测样本规定为某一类别个数
    end
    for j=1:10
       C(j) = svmclassify(svmStruct(j),test(i,:));
    end
    if(C(1)==1)    %第一个判决器结果
         votes(1)=votes(1)+1;  %生气情感获得票数
    elseif(C(1)==-1)
         votes(2)=votes(2)+1;  %高兴情感获得票数
    end
    if(C(2)==1)    %第二个判决器结果
         votes(1)=votes(1)+1;  %生气情感获得票数
    elseif(C(2)==-1)
         votes(3)=votes(3)+1;  %中性情感获得票数
    end
    if(C(3)==1)    %第三个判决器结果
         votes(1)=votes(1)+1;  %生气情感获得票数
    elseif(C(3)==-1)
         votes(4)=votes(4)+1;  %悲伤情感获得票数
    end
     if(C(4)==1)    %第四个判决器结果
         votes(1)=votes(1)+1;  %生气情感获得票数
    elseif(C(4)==-1)
         votes(5)=votes(5)+1;  %害怕情感获得票数
     end

三、运行结果

四、备注

版本：2014a

完整代码或代写加1564658423

标签：votes,svmStruct,30,trainlabel,情感,源码,samples,训练样本,识别
来源： https://www.cnblogs.com/homeofmatlab/p/14941807.html