基于Matlab GUI的SVM语音情感识别
语音情感识别（Speech Emotion Recognition，简称SER）是通过对语音信号进行分析和处理，从中提取出相关特征以及情感信息，来判断说话人所表达的情感状态。在情感智能化、智能客服、辅助医疗等领域，语音情感识别得到了广泛应用。SVM（Support Vector Machine）是一种常见的机器学习方法，常用于分类问题。本文将介绍基于Matlab GUI的SVM语音情感识别的实现过程，并提供相应的源代码。
一、数据集
在进行语音情感识别时，需要使用语音数据集进行模型训练和测试。本文使用的数据集为RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）情感语音数据库，该数据集包含了来自24名演员的不同情感状态下的语音音频文件，共包含了8种情感，分别为生气、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶、中性和愤怒。每个语音音频文件的采样频率为48kHz。为了数据预处理方便，我们可以将原始音频文件的采样频率降低到16kHz。
二、特征提取
在进行模型训练时，需要将语音信号转换成数字特征向量进行处理。常见的特征提取方法有MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）、LPC（Linear Predictive Coding）、LPCC（Linear Predictive Cepstral Coefficients）等。本文中我们使用MFCC作为特征提取方法。
Matlab中提供了MFCC特征提取函数mfcc.m，可以方便地计算出MFCC系数。下面是相应的代码：