列车振动的 Matlab 代码配上情感分类的玩法，挺有意思的。它用RAVDESS数据集，把音频按情绪分成不同类。读音频、提特征、调参，一条龙搞定，libROSA和Optuna配合得顺手。支持KNN、逻辑回归、决策树、Boosting、装袋、多层感知器、投票分类器这些常用模型。

用起来直观，比如你想把客服录音按情绪，直接喂给它音频文件，先提MFCC、色度、梅尔频谱图，再跑模型就行。调参部分用Optuna，自动帮你找最佳组合，省了不少时间。嗯，这种自动化的爽点你懂的。

注意，音频情感分类本身就挺玄学的，尤其面对人声，机器的理解力还不如人类。所以建议你多试几种模型，看谁表现好。如果你正做 AI 助手、情绪监测，或者客服质检，这套代码可以直接上手改造。