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语音情感识别是对人的语音进行情感分类的主要python小项目之一。该项目的用途是在呼叫中心可以看到公司记录客户的语音模式。不同公司的员工会根据客户的需求做出相应的改进。该项目需要基本的python语言知识。
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项目实施
这个系统也被称为SER系统，它利用了语音模式之间的差异。该项目记录了声音模式，但很难预测准确的情绪。情感是主观的，注释音频是相当困难的。对于下面的项目，我们将使用“librosa”，这是一个python库。这个库函数由各种布局、接口、函数、代码等组成。
它是为了开发者的利益，可以从互联网上免费下载。用于项目的数据集是RAVDESS数据集;它将有助于包括所有的情感歌曲数据，演讲等。数据集非常庞大，由大约24位演员的语音录音组成，文件大小约为24gb。下载完所有所需的函数后，我们将开始在项目中实现它。
是时候把训练集和测试集分开了。该集合对25%的条目是正确的，因为很难预测准确的情绪。一个分类器将被定义为MLP(多层感知器)。模型训练了很多条目，它确实需要大量的训练。模型经历了各种条目，巨大的数据存储在load_data函数中。
项目的准确性是通过accuracy_score()来确定的，它决定了项目的结果。经过严格的输入后，该模型将为语音值提供75%的准确性。该项目将过滤数据并确定情绪的极性。MLP分类器将对演讲的目的进行分类。
结论
该项目将需要python语言的基本知识。图书馆的功能可以在互联网上获得，它可以轻松下载。它的实现很简单，任何人都可以使用。该项目还教授从各种语音模式中提取数据的技术。系统将读取后续的模式，并给出好或坏的结果。项目中包含的函数用于从互联网导入所有数据。
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