情感识别自语音开源项目指南

情感识别自语音开源项目指南

Emotion-Recognition-from-Speech A machine learning application for emotion recognition from speech 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-Recognition-from-Speech

1. 目录结构及介绍

该情感识别自语音的开源项目基于Python构建，其目录结构精心设计，便于开发者快速理解和使用。下面是主要的目录结构和关键文件简述：

Emotion-Recognition-from-Speech/
├── src                 # 核心源代码所在目录
│   ├── emorecognition.py    # 主要的脚本文件，实现情感识别功能
│   └── ...               # 可能包括其他辅助脚本或函数
├── datasets             # 存放数据集的相关文件夹，如Berlin数据库和DaFeX数据集的处理结果
│   ├── berlin           # 用于柏林数据库的数据处理文件或下载后的数据
│   └── dafex            # 同上，针对DaFeX数据集
├── LICENSE              # 项目使用的Apache-2.0许可协议
├── README.md            # 项目介绍和使用指南
└── requirements.txt     # 项目依赖库列表，用于环境搭建

2. 项目启动文件介绍

emorecognition.py

这是项目的核心执行文件，通过此脚本可以进行情感识别的主要流程。用户可以通过命令行参数与这个脚本交互，以执行不同的任务，例如数据加载(-l), 特征提取(-e)，以及情感识别等。首次运行时，通常需要使用-l和-e选项来预处理数据和特征。

示例命令：

python src/emorecognition.py -d 'berlin' -p [berlin db路径] -e -l

3. 项目的配置文件介绍

该项目虽然没有明确指出一个独立的配置文件（如.ini, .yaml等常见的配置文件），但其配置主要是通过命令行参数进行的。这意味着，项目的关键设置是在运行emorecognition.py时通过参数指定的，比如数据集类型(--dataset), 数据集路径(--dataset_path)，是否加载和保存数据(--load_data -l)，提取特征(--extract_features -e)，以及是否考虑说话人独立性(--speaker_independency -s)等。

此外，对于环境依赖，推荐查看requirements.txt文件，它列出了所有必需的第三方库，这可以视为环境配置的一个间接组成部分。在实施项目前，确保按照该文件安装所有必要的Python包。

以上就是本项目的基本结构和主要组件介绍，遵循这些指南将帮助您顺利地理解和运用这个情感识别项目。

Emotion-Recognition-from-Speech A machine learning application for emotion recognition from speech 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-Recognition-from-Speech