Advertisement

基于语音的情感识别：利用Python与Scikit-learn构建及训练模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用Python和Scikit-learn库，致力于开发情感识别系统。通过采集音频数据并应用机器学习技术进行模型训练，旨在实现对人类情绪状态的有效分析与预测。 语音情感识别介绍该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。其核心理念是开发并训练适合的机器学习（包括深度学习）算法来识别人类情绪在声音中的表达，这一技术对于产品推荐、情感计算等众多领域具有重要意义。 此项目需要Python 3.6或以上版本，并依赖于以下库： - librosa == 0.6.3 - madmom音频文件处理工具== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 （可选） 若需要添加额外的采样声音，可以使用convert_wavs.py脚本将它们转换为单声道和16kHz采样率。安装这些库时，请确保运行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。 此存储库利用了4个数据集（包括一个自定义的数据集）来训练模型，并进行测试与验证，以提高语音情感识别的准确性及实用性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于语音的情感识别：利用Python与Scikit-learn构建及训练模型
    优质
    本项目运用Python和Scikit-learn库，致力于开发情感识别系统。通过采集音频数据并应用机器学习技术进行模型训练，旨在实现对人类情绪状态的有效分析与预测。 语音情感识别介绍该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。其核心理念是开发并训练适合的机器学习（包括深度学习）算法来识别人类情绪在声音中的表达，这一技术对于产品推荐、情感计算等众多领域具有重要意义。 此项目需要Python 3.6或以上版本，并依赖于以下库： - librosa == 0.6.3 - madmom音频文件处理工具== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 （可选） 若需要添加额外的采样声音，可以使用convert_wavs.py脚本将它们转换为单声道和16kHz采样率。安装这些库时，请确保运行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。 此存储库利用了4个数据集（包括一个自定义的数据集）来训练模型，并进行测试与验证，以提高语音情感识别的准确性及实用性。
     
  • 使用 scikit-learn 构建模型
    优质
    本教程介绍如何利用Python机器学习库scikit-learn构建基本的数据挖掘和机器学习模型，涵盖数据预处理、特征选择及常见算法应用。 scikit-learn（简称 sklearn）是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具，在各种环境下均可重复使用。sklearn 建立在 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 等基础库之上，对一些常用的算法进行了封装。目前，其基本模块主要包括数据预处理、模型评估等核心功能。 文章目录： 1. sklearn 介绍 2. sklearn 转换器处理数据 2.1 加载数据集 2.2 划分数据集 2.3 数据预处理与降维 3. 聚类模型 3.1 构建聚类模型 3.2 评价聚类模型 4. 分类模型 4.1 构建分类模型 4.2 评价分类模型 5. 回归模型 5.1 构建回归模型 5.2 评价回归模型
     
  • scikit-uplift：采用scikit-learn风格的Python uplift模型构建
    优质
    scikit-uplift是基于scikit-learn框架开发的一款用于构建和评估uplift模型的Python库，适用于营销等场景下提升用户响应效果的研究与应用。 scikit-uplift（sklift）是一个用于提升建模的Python软件包，它提供了快速且符合sklearn风格的模型实现、评估指标以及可视化工具。通过提升建模可以估算治疗的效果，并有效地定位那些最有可能对营销活动做出响应的客户。 提升建模的应用场景包括： - 在营销活动中定位潜在客户。 - 对于某些受欢迎的产品促销非常有用，因为在这些产品中很大一部分客户即使没有受到任何影响也会自行采取目标动作。通过建立升力模型可以找到只有在收到某种处理（例如推送通知）后才会执行特定操作的客户群体。 - 结合流失预测和提升建模来为可能流失的一组客户提供奖励措施。 - 在广告系列中选择一小部分每位客户的花费较高的用户。 scikit-uplift的主要特性包括： - 舒适且直观，与scikit-learn类似的API； - 可以使用任何与scikit-learn兼容的模型。
     
  • emotion-recognition-through-speech: 使用Python和Sci-kit学习构建及训练语音情感识别器
    优质
    本项目利用Python和Scikit-learn库，致力于开发并训练一个能够通过分析语音数据来识别情绪状态的机器学习模型。 语音情感识别介绍 该存储库负责构建和培训语音情感识别系统。其核心思想是开发并训练/测试适合的机器学习（以及深度学习）算法来识别和检测人类在语言中的情绪表达。这在许多行业中具有实用性，例如产品推荐、情感计算等领域。 项目要求使用Python 3.6或以上版本，并需安装以下相关库： - librosa == 0.6.3 - madmom声音文件== 0.9.0 - tqdm == 4.28.1 - matplotlib == 2.2.3 - pyaudio == 0.2.11 （可选） 如果需要添加更多采样音频，可以通过将它们转换为单声道并设置成16000Hz的采样率来实现。这可以使用convert_wavs.py脚本完成。 数据集 该项目使用的四个数据集中包括了该仓库自定义的数据集合。
     
  • 情感识别音频信号：利用OpenSmile、PCA及Scikit-...
    优质
    本文探讨了通过OpenSmile工具提取音频特征，并结合主成分分析（PCA）和机器学习库Scikit-learn进行降维与分类，实现对情感的有效识别。 使用OpenSmile库从SAVEE数据库中的音频信号进行情感识别是一项有启发性的研究工作。SAVEE数据库由萨里大学的四名以英语为母语的男性说话者（分别为DC、JE、JK、KL）录制，包括7种不同情绪和480个英国英语发音。OpenSmile用于从.wav文件中提取特征，并生成1582个特征。之后采用主成分分析方法减少维度，最后使用了不同的算法进行分类。 这些情感类别分别是：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶以及中立情绪。 使用的多层感知器分类器和Logistic回归+ lbfgs解算器的模型表现分别为0.8021（四舍五入到小数点后六位）。
     
  • 基于DTW的语音情感识别系统的构建
    优质
    本研究聚焦于开发一种基于动态时间规整(DTW)算法的语音情感识别系统。通过分析语音信号的时间和频率特性，该系统能够准确地识别不同的情感状态，为智能人机交互提供强有力的支持。 语音识别是人工智能研究的重要领域之一，并且在未来的人工智能技术产业应用中扮演着重要角色。它不仅带来了革命性的人机交互方式，还促进了人类与机器之间的情感交流。 语音识别技术的出现不仅仅是为了提供更多的功能和应用场景，更重要的是因为语音是一种充满情感的沟通形式，这种情感也会被投射到人机关系上。我们对人工智能的热情不仅仅是希望它可以解放我们的劳动，更是因为它在认知计算以及情感智能方面展现出的强大能力。同样地，在语音领域也是如此。 随着技术的进步，语音情感AI正在重新定义我们与用户的互动方式。人类的基本情绪包括快乐、愤怒、恐惧和悲伤等四种类型：快乐是当人们实现目标时产生的一种满足感；而愤怒则是在受到干扰导致无法达成目的的情况下产生的体验；恐惧则是面对挑战或威胁时的反应。
     
  • 多峰语音情感识别：轻量级且可解释的机器学习模型，适用于语音情感识别及歧义消除（基于IEMOCAP数据集训练）
    优质
    本文介绍了一种针对语音情感识别的轻量级、易于解释的机器学习模型，该模型使用IEMOCAP数据集进行训练，并在减少歧义方面表现出色。 从语音中识别情感是一项具有挑战性的任务，因为情感的定义本身就比较模糊。在本项目中，我们开发了轻量级多模式机器学习模型，并将其与更复杂且难以解释的深度学习方法进行了对比研究。对于这两种类型的模型，我们都采用了基于给定音频信号的手工特征。 我们的实验表明，在IEMOCAP数据集上，轻量级模型的表现可以媲美甚至超越深度学习基准，从而实现了最先进的性能水平。我们使用了以下手工制作的特征向量来训练两种类型的数据模型： - 基于机器学习（ML）：逻辑回归、支持向量机(SVM)、随机森林、极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。 - 基于深度学习（DL）：多层感知器，长短期记忆(LSTM)分类器。 本项目是滑铁卢大学CS 698课程——计算音频的一个学期作业。所有实验均使用了特定的软件库进行了测试。
     
  • 基于PCA和LDA的语音情感预测与识别模型
    优质
    本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的创新方法，用于构建高效的语音情感预测与识别模型。通过降维技术优化特征提取过程，显著提升了情感分类的准确率和效率，为智能人机交互系统的情感理解提供有力支持。 我们选用的语音数据集是网上公开的Emotional-Speech-Data (ESD) 数据集。选取了其中的数据样本0001段，共有1500个样本，包括Fear、Sad、Neutral、Happy 和 Angry 五种情绪类型，每种类型的样本各300个。 PCA（主成分分析方法）是一种广泛使用的数据降维算法。LDA 是一种监督学习的降维技术，其特点是每个样本都有类别输出信息，这与 PCA 不同。基于这两种方法，我们将数据集分割为训练集和测试集，并使用训练集进行模型训练，在测试集上预测语音情感。
     
  • 基于Python的多模态情感识别（融合语音与文本，大模型微调）.zip
    优质
    本项目采用Python开发，结合语音和文本数据进行多模态情感分析，并通过微调大型预训练语言模型提升准确率。 该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师及科研工作者。它不仅适用于毕业设计、课程作业或初期立项演示，也适合作为学习进阶的工具，初学者遇到问题可随时提问交流。 具备一定基础者可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕业设计或其他学术项目中。对于不熟悉配置和运行的同学提供远程教学支持。 欢迎下载并互相沟通、共同进步！
     
  • 基于机器学习的情感语音识别系统的构建.docx
    优质
    本文档探讨了如何运用机器学习技术来开发情感语音识别系统，旨在提高对人类情感状态自动检测的准确性与效率。通过分析音频数据中的声学特征，该研究致力于增进人机交互体验，并应用于智能客服、心理健康监测等领域。 本段落介绍了基于机器学习的语音情感识别系统的设计与实现。该技术作为研究热点之一，在人工智能与人类互动、心理医生临床诊断以及高效测谎等方面具有广泛的应用前景。 首先，文章概述了语音识别技术的基本概念及其重要应用领域，包括但不限于智能助手和控制系统等。 接着探讨了语音情感识别的概念及其实用价值，如在人机交互、情感计算及健康监测中的作用。同时强调机器学习在此领域的关键角色，并具体介绍了支持向量机（SVM）的应用案例来提升系统性能与准确度。 随后文章深入分析了用于训练模型的各类语音特征参数，包括基音频率、短时能量等声学特性以及梅尔倒谱系数(MFCC)等高级音频处理技术。此外还提到二叉树和支持向量机这两种算法在分类任务中的应用，并指出它们结合使用能够进一步优化识别精度。 最后本段落描述了系统架构的详细构成，包括前端语音信号采集与预处理、后端特征参数提取及机器学习模型训练和分类等环节；并简述了用户界面设计以增强用户体验。该系统的潜在应用场景涵盖人机交互、情感计算等多个方面，展现了其在现代科技中的重要地位和发展潜力。