语音情感识别使用Python

演讲只是人们交流的最常用的方法。那时只是常见的自然扩展了这个通信介质PC应用程序。我们描述语音情感识别(SER)作为系统的分类过程和分类检测嵌入式语音信号情感。在简单的词语,它的行动是试图从语音识别人类的情感和情感状态。这个系统将大大射击的方式通过语气和音调声音经常反映出隐藏的情绪。爵士是艰难的,因为情感是主观和注释音频是具有挑战性的。通过使用这个系统,我们可以识别人类的情感像悲伤,开朗,冷静,愤怒,快乐,害怕,后悔,等他们的演讲或声音或我们可以使用一些音频。

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项目描述:

在这个项目中,我将利用图书馆的librosa、声音记录和sklearn构建一个模型利用一个MLPClassifier。这将可以选择感知情感的声音文件。在这一点上,我们将任命一个MLPClassifier和训练模型。让开始- - -

1. 这个项目需要一些信息分像Python, sklearn librosa等等。
2. Python -Python是容易学习和工作的语言。这是一个高水平,广泛有用的编程和深刻的语言。
3. Librosa-Librosa是一个Python库检查声音和音乐。赞美包格式,制度化的接口,和名字,反过来相似性,测量能力,和有意义的/可读的代码。
4. 指出,“关于编程语言程序员可以探索不同的途径,表现出他们的舒适度以及数据”,可以改变根据他们最近引用语言。

项目实施,

1. 首先,为项目安装必要的包
2. 现在,从网上下载数据并进行必要的进口librosa一样,声音文件等。
3. 是时候进入编码部分,首先定义一个函数extract_feature mfcc提取,浓度和梅尔·特性从一个声音文件。
4. 接下来,我们需要定义一个字典数字和感情可访问数据集,和一个破败持有那些我们想要的——悲伤,开朗,冷静,愤怒,快乐,害怕、后悔,等。
5. 现在,让我们与load_data()函数加载数据。
6. 加载数据后,现在提取功能,将数据集分为训练集和测试集,看的状态准备的训练和测试数据集。
7. 现在,得到特征提取的数量。
8. 最后,让我们来初始化一个MLPClassifier。
9. 现在火车模型。
10. 模型准备、运行并观察结果。
11. 我们也可以使用精度检查的准确性模型()函数。

软件需求- - - - - -

Python编程语言,

操作系统——任何操作系统就像一个窗口,ubuntu。

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