隨著智能設(shè)備的普及和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，語音交互已經(jīng)成為人機(jī)交互的重要方式之一。在各種應(yīng)用場景中，理解用戶的情感狀態(tài)能夠顯著提升用戶體驗。因此，語音情感分析作為一項關(guān)鍵技術(shù)，越來越受到研究者和工程師們的關(guān)注。這個機(jī)器學(xué)習(xí)項目的目標(biāo)是開發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的語音情感分析系統(tǒng)，能夠?qū)崟r地識別和分類用戶的情感狀態(tài)，從而為智能設(shè)備提供更加自然和人性化的交互體驗。

在此項目中，將會對已有的音頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，隨后應(yīng)用各種特征工程技術(shù)來增強(qiáng)模型的預(yù)測能力。接下來，將嘗試多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林等，以構(gòu)建預(yù)測模型。最后，對比不同模型的表現(xiàn)，選擇最佳模型用于預(yù)測音頻片段的愉悅度程度。這一過程將有助于更好地理解音頻特征與情感愉悅度之間的關(guān)系。