语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建示例数据
data = {'情感': ['正面', '负面', '中性', '正面', '负面', '中性'],
        '时间': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06'],
        '频率': [100, 80, 50, 120, 50, 70]}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# 绘制情感频率变化图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('情感频率变化')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('频率')
plt.xticks(rotation=45)
 
# 正面情感用绿色表示，负面情感用红色表示，中性情感用蓝色表示
plt.bar(df.时间[df.情感 == '正面'], df.频率[df.情感 == '正面'], color='green')
plt.bar(df.时间[df.情感 == '负面'], df.频率[df.情感 == '负面'], color='red')
plt.bar(df.时间[df.情感 == '中性'], df.频率[df.情感 == '中性'], color='blue')
 
plt.show()

这段代码首先导入了必要的库，并创建了一个包含情感、时间和频率的示例数据集。然后，它使用matplotlib库绘制了情感频率随时间变化的图表，并根据情感类型用不同颜色表示每个时间点的频率变化。这个过程可以帮助开发者理解如何处理和可视化基于情感的数据，并且可以作为应对类似课设报告题目的一个解决方案。