matlab 基于fft的语言情感识别代码

以下是MATLAB基于FFT的语言情感识别代码示例：

% 预处理
[x,fs] = audioread('test.wav'); % 读取音频文件
x = x(:,1); % 取单声道
x = x./max(abs(x)); % 归一化
n = length(x); % 信号长度
frame_len = round(fs*0.025); % 帧长，每帧25ms
frame_inc = round(fs*0.01); % 帧移，每帧间隔10ms
frame_num = floor((n-frame_len)/frame_inc)+1; % 帧数
frames = zeros(frame_len,frame_num); % 存储每帧的信号
for i = 1:frame_num
    idx = (i-1)*frame_inc+1;
    frames(:,i) = x(idx:idx+frame_len-1).*hamming(frame_len);
end

% 特征提取
N = 512; % FFT点数
f = fs*(0:(N/2))/N; % 频率向量
features = zeros(frame_num,2); % 存储每帧的特征
for i = 1:frame_num
    frame_fft = abs(fft(frames(:,i),N)); % FFT变换
    frame_fft = frame_fft(1:N/2+1);
    energy = sum(frame_fft.^2); % 能量
    centroid = sum(frame_fft.*f)/sum(frame_fft); % 频率
    features(i,:) = [energy,centroid];
end

% 特征选择
X = features; % 特征矩阵
Y = [ones(frame_num/2,1);2*ones(frame_num/2,1)]; % 标签
idx = mRMR(X,Y,2); % 最小冗余最大相关特征选择算法
X = X(:,idx); % 选择特征

% 模型训练和测试
svmModel = fitcsvm(X,Y); % 训练支持向量机分类器
labels = predict(svmModel,X); % 测试分类器
accuracy = sum(labels==Y)/frame_num; % 计算准确率
disp(['准确率：',num2str(accuracy)]);

以上代码实现了基于FFT的语言情感识别，包括预处理、特征提取、特征选择和模型训练与测试。其中使用了mRMR特征选择算法和支持向量机分类器。