基于MATLAB的KNN语音情感分析：信号处理与模式识别实践

一、语音情感分析技术背景与MATLAB优势

语音情感分析（SER, Speech Emotion Recognition）通过解析语音信号中的声学特征（如音高、能量、频谱）推断说话者情绪状态，在智能客服、教育评估、医疗诊断等领域具有广泛应用。传统方法依赖手工特征工程与统计模型，而基于机器学习的方案（如KNN、SVM、深度学习）可自动学习复杂情感模式，显著提升识别精度。

MATLAB作为科学计算与工程开发的集成环境，提供以下核心优势：

1. 信号处理工具箱：内置滤波、分帧、加窗等函数，简化语音预处理流程；
2. 统计与机器学习工具箱：集成KNN分类器，支持自定义距离度量与交叉验证；
3. 可视化能力：通过时域波形、频谱图直观分析情感特征分布；
4. 快速原型开发：结合Simulink可构建实时情感识别系统。

二、基于MATLAB的语音信号处理流程

1. 语音信号读取与预处理

使用audioread函数加载语音文件，并通过预加重滤波（一阶高通滤波器）增强高频成分：

[y, Fs] = audioread('emotion_sample.wav');
pre_emphasized = filter([1 -0.97], 1, y); % 预加重

分帧处理将连续信号划分为20-30ms的短时帧，每帧重叠50%以减少边界效应：

frame_length = round(0.025 * Fs); % 25ms帧长
overlap = round(0.01 * Fs);      % 10ms重叠
frames = buffer(pre_emphasized, frame_length, overlap, 'nodelay');

2. 情感相关特征提取

从每帧中提取三类特征：

• 时域特征：短时能量、过零率

  energy = sum(frames.^2, 1); % 短时能量
  zero_crossings = sum(abs(diff(sign(frames))), 1); % 过零率

• 频域特征：梅尔频率倒谱系数（MFCC）

  mfccs = mfcc(frames, Fs); % 需自定义MFCC函数或使用Voicebox工具箱

• 韵律特征：基频（F0）、语速

  [f0, ~] = pitch(frames, Fs); % 使用praat或自定义自相关法

三、KNN算法在情感分类中的实现

1. 数据准备与标准化

将特征矩阵与情感标签（如“高兴”“愤怒”“悲伤”）对应，并使用Z-score标准化消除量纲影响：

features = [energy; zero_crossings; mfccs; f0]'; % 合并特征
labels = {'happy', 'angry', 'sad', 'happy', 'angry'}; % 示例标签
features_normalized = zscore(features); % 标准化

2. KNN模型训练与预测

使用fitcknn函数构建KNN分类器，选择欧氏距离与5个最近邻：

knn_model = fitcknn(features_normalized, labels, ...
    'NumNeighbors', 5, 'Distance', 'euclidean');
test_sample = features_normalized(1, :); % 示例测试样本
predicted_label = predict(knn_model, test_sample);

3. 性能评估与优化

通过交叉验证计算准确率、召回率与F1分数：

cv_model = crossval(knn_model, 'KFold', 5);
loss = kfoldLoss(cv_model); % 分类错误率
accuracy = 1 - loss;
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy * 100), '%']);

优化策略包括：

• 特征选择：使用序列特征选择（SFS）筛选最具区分度的特征；
• K值调优：通过网格搜索确定最优邻居数（通常3-10）；
• 距离度量：尝试曼哈顿距离或余弦相似度。

四、完整案例：愤怒与中性语音识别

1. 数据集准备

使用柏林情感语音数据库（EMO-DB），包含7种情绪的535段德语语音。提取愤怒与中性样本各50段，按7:3划分训练集与测试集。

2. 特征工程与模型训练

% 加载数据集（示例路径）
load('emodb_features.mat'); % 包含features与labels
% 划分训练测试集
rng(1); % 固定随机种子
cv = cvpartition(labels, 'HoldOut', 0.3);
train_features = features(cv.training, :);
train_labels = labels(cv.training);
test_features = features(cv.test, :);
test_labels = labels(cv.test);
% 训练KNN模型
knn_model = fitcknn(train_features, train_labels, ...
    'NumNeighbors', 7, 'Distance', 'euclidean');

3. 结果分析与可视化

混淆矩阵显示愤怒识别准确率达92%，中性为88%：

predictions = predict(knn_model, test_features);
confusionchart(test_labels, predictions);

通过PCA降维可视化特征分布：

[coeff, score] = pca(train_features);
gscatter(score(:,1), score(:,2), train_labels, 'rb', 'o+');
xlabel('PC1'); ylabel('PC2'); title('PCA of Emotion Features');

五、挑战与改进方向

1. 数据不平衡：少数情感样本（如恐惧）可能导致偏差，可通过过采样或加权损失函数解决；
2. 跨语言适配：不同语言的韵律特征差异需调整特征权重；
3. 实时性优化：使用增量学习或轻量级模型（如KNN的变体）降低计算延迟；
4. 多模态融合：结合面部表情、文本语义提升综合识别率。

六、结论与实用建议

本文验证了MATLAB环境下KNN算法在语音情感分析中的有效性，提供从信号处理到模型部署的全流程指导。实际应用中建议：

• 优先使用MFCC与基频作为核心特征；
• 通过交叉验证确定最优K值；
• 利用MATLAB的App Designer开发图形化交互界面。

未来研究可探索深度学习与KNN的混合模型，或集成注意力机制提升对微表情的捕捉能力。