TIM-Net_SER 开源项目教程

TIM-Net_SER 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

TIM-Net_SER 项目的目录结构如下：

TIM-Net_SER/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── tim_net.py
├── notebooks/
│   └── exploration.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_model.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── main.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型定义文件，tim_net.py 是主要模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和实验。
• scripts/: 存放脚本文件，包括数据预处理 (preprocess.py) 和模型训练 (train.py)。
• tests/: 存放测试文件，用于模型和功能的单元测试。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件主要负责项目的初始化和运行。以下是 main.py 的简要介绍：

import argparse
from scripts.train import train_model
from scripts.preprocess import preprocess_data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="TIM-Net for Speech Emotion Recognition")
    parser.add_argument("--mode", type=str, required=True, choices=["train", "preprocess"], help="Mode: train or preprocess")
    parser.add_argument("--data_path", type=str, required=True, help="Path to the data directory")
    parser.add_argument("--model_path", type=str, help="Path to save the trained model")
    args = parser.parse_args()

    if args.mode == "train":
        train_model(args.data_path, args.model_path)
    elif args.mode == "preprocess":
        preprocess_data(args.data_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件功能

• 解析命令行参数，支持 train 和 preprocess 两种模式。
• 根据选择的模式，调用相应的脚本函数进行数据预处理或模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt 和 setup.py。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。示例如下：

numpy==1.21.2
pandas==1.3.3
torch==1.9.0
torchaudio==0.9.0
matplotlib==3.4.3

setup.py

setup.py 文件用于项目的安装和打包。示例如下：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="TIM-Net_SER",
    version="0.1",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "numpy==1.21.2",
        "pandas==1.3.3",
        "torch==1.9.0",
        "torchaudio==0.9.0",
        "matplotlib==3.4.3"
    ],
    entry_points={
        "console_scripts": [
            "tim_net_ser=main:main"
        ]
    },
    author="Jiaxin Ye",
    author_email="example@example.com",
    description="TIM-Net for Speech Emotion Recognition",
    url="https://github.com/Jiaxin-Ye/TIM-Net_SER",
    classifiers=[
        "Programming Language :: Python