语音情绪识别及训练自定义语音数据集

本文详述了如何使用TIM-NET_SER项目进行语音情绪识别,包括数据集准备、预处理、模型构建、训练与评估,以及训练自定义语音数据集的步骤,涉及CNN和LSTM在情绪分类中的应用。

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语音情绪识别是一项重要的研究领域,它可以识别和分析说话人的情绪状态。本文将介绍如何实现语音情绪识别,并提供训练自定义语音数据集的方法。我们将使用TIM-NET_SER项目作为基础框架,并根据需要修改网络以进行语音识别。

1. TIM-NET_SER项目简介

TIM-NET_SER是一个基于深度学习的语音情绪识别项目。它使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)来提取语音特征并进行情绪分类。以下是使用TIM-NET_SER项目实现语音情绪识别的步骤:

步骤1:准备数据集

首先,我们需要准备一个包含语音样本和对应情绪标签的数据集。数据集应该包括不同说话人的语音片段,并对每个片段进行情绪标注(如高兴、悲伤、愤怒等)。确保数据集的平衡性,即每个情绪类别都有足够的样本。

步骤2:数据预处理

在进行训练之前,我们需要对语音数据进行预处理。这包括将语音信号转换为频谱图或梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)。可以使用开源库如Librosa来实现这一步骤。

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