顶部代码的作用是加载声音,取声音的前两秒进行情感分析。getNearestLen()函数根据声音的采样率确定一个合适的语音帧长用于傅立叶变换。然后通过librosa.feature.mfcc()函数提取mfcc特征,使其其可视化。 下面的代码将数据集中的mfcc特征提取出来,至少每帧的mfcc取长度,将结果保存为文件。 #提取特征 import os import ...
本研究采用了CNN与LSTM(长短时记忆网络)组合的方法,进行情感分类实验。 首先进行数据预处理,如语音信号的STFT表示、MFCC特征提取、图像化处理等;其次构建情感分类模型,将CNN层与LSTM层嵌入在一起,以提高分类的准确率;最后通过训练集和测试集进行模型训练和测试,探索该方法在情感分类领域的应用。 3.实验结果 通过对数...
plt.matshow(mfcc_data) plt.title('MFCC') 上面代码的作用是加载声音,取声音的前两秒进行情感分析。getNearestLen()函数根据声音的采样率确定一个合适的语音帧长用于傅立叶变换。然后通过librosa.feature.mfcc()函数提取mfcc特征,并将其可视化。 下面的代码将数据集中的mfcc特征提取出来,并对每帧的mfcc取平均,将...
OpenSMILE工具包用于提取音频特征集,包括eGemaps(eGeMAPSv-01.conf)[34],IS09(IS09_emotion.conf),IS10(IS10_paraling.conf),IS11(IS11_speaker_state.conf),IS13( IS13_ComParE.conf)和MFCC(MFCC12_0_D_A.conf)。 为了提取这些特征集,首先在25ms帧内提取声学低级描述符(LLD),覆盖频谱,倒谱,韵律和语音...
音频片段的深层架构训练时长为10min45s,MFCC 的深层架构训练时长为5min21s,LFCC 的深层架 构训练时长为 11min6s。 暋第6期 段俊毅 等:基于 CNN 的时频域语音情感识别的分析与对比 · 52暋9暋·暋 表1暋EmoDB 数据集中语音片段实验的混淆矩阵 Tab.1 ConfusionmatrixforaudioclipsofBerlinEmoDB 愤怒 无聊 厌...
一篇语音情感识别的论文,使用基于CTC的LSTM模型对IEMOCAP数据集中的4类情感进行分类,并对结果进行了分析 动机(Motivation)在自动语音识别(Automated Speech Recognition, ASR)中,只是把语音内容转成文字,但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息,比如语调,情感,响度。这些信息对于语音的理解也是很重要 ...
结合数据平衡和注意力机制的CNN+LSTM的自然语音情感识别 结合数据平衡和注意力机制的CNN+LSTM 的 自然语音情感识别① 陈 港1, 张石清2, 赵小明1,2 1 (浙江理工大学 机械与自动控制学院, 杭州 310018)2(台州学院 智能信息处理研究所, 台州 318000)通讯作者: 赵小明 摘 要: 为了解决语音情感识别中数据集...
作者将输入数据转换为包含MFCC-SDC特征的图像。该图像的x轴表示时域,y轴表示单个频率点。除了使用CNN对输入语言进行简单分类之外,他们还使用CNN作为身份向量的特征提取器。作者在结合CNN特征和身份向量时可获得更好的性能。我们的研究与以上提到的作品不同之处在于:(1)我们利用基于VGG [17]或Inception-v3 [18]架构...
基于CNN+MFCC的语音情感识别 近年来 ,随着信息技术的飞速发展 ,智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中 ,语音作为人机交互的最为便捷的方式之一 ,得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时 ,如何实现与人类有感情的自然交流 ,是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从语音中分析和识...
Python数据分析 7月前 43阅读 CNN语音情感识别情感语音识别研究 情感语音识别的基本环境是传统的机器学习方法,即使用特征参数有监督的训练模型,然后使用测试集进行识别。常用的、也比较简单的就是:支持向量机SVM。该识别网络性能较好,且学习资源较丰富,还有matlab的工具箱。需要下载工具包,设置路径添加到MATLAB中即可使用...