基于深度学习的语音情感识别系统的设计与实现【BiLSTM、多层感知神经网络、Emotion2Vec、与CustomFeature】（转载文章）
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基于前期训练好的模型进行对比分析，采用最佳的模型进行在线预测，为保障用户体验，开发了一个基于在线调用的语音情感识别系统，通过Flask框架集成训练好的模型权重，系统支持用户登陆、注册、修改个人密码及基本信息，同时展示模型的评估结果。用户可以点击上传音频文件，实现播放，识别及相关操作，点击识别即可快速预测其情感类别，管理员实现对用户的权限，信息数据进行增删改查，同时查看总体数据概览，包括模型调用次数，登入日志，活跃趋势分析、识别结果分类可视化等。详细了解请参考以下博文。
基于深度学习的语音情感识别系统的设计与实现【BiLSTM、多层感知神经网络、Emotion2Vec、与CustomFeature】-CSDN博客
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