语音情绪识别是音频分类的一个最重要的应用场景,在社会中的很多领域,例如机器人制造,自动化,人机交互、安全、医疗、驾驶和通信等,情绪识别都具有很高的实用价值。 我们今天要讲解的案例——语音情感识别在近年来引起了学术界和工业界的研究热潮。因为情绪作为我们在日常交流中非常重要的表达方式之一,在无法获取说话人面...
在长格式音频关键词识别中,CNN可以用于提取音频中的时域和频域特征。 特征提取是音频处理中的重要步骤,它将原始音频转换为一组有意义的特征向量。对于长格式音频,传统的特征提取方法(如MFCC)可能无法捕捉到足够的上下文信息。而基于CNN的特征提取方法可以通过卷积层和池化层来提取局部和全局的特征,从而更好地捕捉到音频...
变换域是指将语音信号经过某种变换得到的矢量特征,常见的变换域特征有线性预测系数(linearpredictioncoefficient,lpc)[2]对参数(linespectralpair,lsp)、mel倒谱系数(melfrequencycepstrumcoefficient,mfcc)巴频率倒谱系数(barkfrequencycepstrumcoefficient,bfcc),变换域的特征参数能够更好地仿生人类的声音特性,因此其鲁棒性更强...
LSTM)的说话人识别方法.该方法首先提取数据集Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Cofficient,MFCC)和 Gammatone 滤波器倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstral Coefficients,GFCC);其次采用 CNN 从提取到的声学特征参数中提取高层次的属性特征,将学习到的深度特征参数经转换后送入LSTM中,以充分提取语音信号的时序信息;...
我使用librosa模块进行MFCC的提取,提取代码如下。 %matplotlib inline import librosa import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np path=r'D:\NLP\dataset\语音情感\test.wav' y,sr = librosa.load(path,sr=None) def normalizeVoiceLen(y,normalizedLen): nframes=len(y) y = np.reshape(y,[nframes...
语音情感识别的主要任务是将蕴含在语音中的情感信息提取出来并识别出其类别。目前对于情感的描述主要有两种方法。第一种是基于离散的情感划分,将人类日常生活中广泛使用的基本情感分为愤怒、开心、兴奋、悲伤、厌恶等;另一种是基于连续维度情感划分,主要通过不同的效价度和激活程度来对不同情感进行区分的。