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基于支持向量机的语音情感识别的任务书
任务描述：
本任务旨在通过实现和训练一个支持向量机模型，实现对语音情感的自动识别，即根据输入的语音信号，判断其对应的情感类别。该任务涉及到语音信号的处理和特征提取以及分类器的训练和评估等多个方面。
任务内容：
1.数据采集：从公共数据库或自己采集语音数据，包括不同情感类别的语音样本。
2.数据预处理：对语音信号进行预处理，包括语音信号的预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数提取等。
3.特征提取：根据预处理后的语音信号，提取相应的特征向量，例如基于梅尔频率倒谱系数的特征向量。
4.模型选择和训练：选择支持向量机算法作为模型，并在训练集上进行模型的训练。
5.模型评估：在测试集上对训练好的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1-score等指标。
6.模型优化：根据模型评估的结果，进行模型优化，并最终得到较为准确的情感分类的支持向量机模型。
任务要求：
1.使用Python进行实现，使用相关的开源库完成语音信号处理和分类器实现。
2.完成数据采集，并对语音信号进行预处理和特征提取。
3.选择合适的支持向量机算法，并设计出合适的模型训练和评估方法。
4.实现基于支持向量机的情感分类器，并进行优化。
5.配合实验室整体实验进度安排，按时完成任务。
评分标准：
1.实验报告撰写质量（30分）。
2.对数据预处理和特征提取的实现（20分）。
3.模型训练和测试的实现（20分）。
4.情感分类器的准确率和可靠性（30分）。