Speech Emotion Analyzer 使用教程

Speech Emotion Analyzer 使用教程

Speech-Emotion-Analyzer The neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spe/Speech-Emotion-Analyzer

1. 项目介绍

Speech Emotion Analyzer 是一个基于深度学习的开源项目，旨在从语音中检测和分类不同的情绪。该项目由 Mitesh Puthran 开发，使用 Python 和 Keras 构建，能够识别五种不同的男性和女性情绪：中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和惊讶。

主要功能

• 情绪识别：能够从音频文件中识别出不同的情绪。
• 性别识别：能够区分男性和女性的声音。
• 高精度：模型在区分男性和女性声音时达到100%准确性，并对情绪有超过70%的识别率。

应用场景

• 市场营销：根据消费者的情绪状态推荐相应的产品，提高购买转化率。
• 汽车行业：在自动驾驶车辆中，通过识别驾驶员情绪来调整车速，确保行驶安全。
• 心理健康监测：用于监测和分析用户的情绪状态，提供个性化的服务和建议。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.6 或更高版本
• Keras 2.2.4 或更高版本
• LibROSA 0.7.2 或更高版本

安装依赖

pip install keras librosa

克隆项目

git clone https://github.com/MiteshPuthran/Speech-Emotion-Analyzer.git
cd Speech-Emotion-Analyzer

运行示例

import librosa
import numpy as np
from keras.models import model_from_json

# 加载模型结构
with open('model.json', 'r') as json_file:
    loaded_model_json = json_file.read()
    model = model_from_json(loaded_model_json)

# 加载模型权重
model.load_weights("Emotion_Voice_Detection_Model.h5")

# 加载音频文件
audio_path = 'path_to_your_audio_file.wav'
audio, sample_rate = librosa.load(audio_path, res_type='kaiser_fast')
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sample_rate, n_mfcc=13)
mfccs_processed = np.mean(mfccs.T, axis=0)

# 预测情绪
emotion_prediction = model.predict(np.expand_dims(mfccs_processed, axis=0))
emotion_label = np.argmax(emotion_prediction)

# 情绪标签映射
emotion_labels = ['female_angry', 'female_calm', 'female_fearful', 'female_happy', 'female_sad', 
                  'male_angry', 'male_calm', 'male_fearful', 'male_happy', 'male_sad']

print(f"Detected Emotion: {emotion_labels[emotion_label]}")

3. 应用案例和最佳实践

市场营销

在市场营销中，通过分析消费者的语音情绪，可以更精准地推荐产品或服务。例如，当检测到消费者情绪为“快乐”时，可以推荐相关的高兴产品；当情绪为“悲伤”时，可以推荐安慰类产品。

汽车行业

在自动驾驶汽车中，通过实时监测驾驶员的情绪，可以调整车辆的速度和驾驶模式，确保行驶安全。例如，当检测到驾驶员情绪为“愤怒”时，可以自动降低车速，提醒驾驶员保持冷静。

心理健康监测

在心理健康监测中，通过定期分析用户的语音情绪，可以及时发现用户的情绪波动，提供相应的帮助和建议。例如，当检测到用户情绪持续低落时，可以推荐心理咨询服务。

4. 典型生态项目

LibROSA

LibROSA 是一个用于音频和音乐分析的 Python 库，提供了丰富的音频处理功能，如特征提取、频谱分析等。Speech Emotion Analyzer 项目中使用了 LibROSA 进行音频特征提取。

Keras

Keras 是一个高级神经网络 API，能够运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。Speech Emotion Analyzer 项目使用 Keras 构建和训练深度学习模型。

RAVDESS 和 SAVEE 数据集

RAVDESS 和 SAVEE 是两个常用的语音情绪数据集，包含了丰富的情绪录音样本。Speech Emotion Analyzer 项目使用了这两个数据集进行模型训练和验证。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手 Speech Emotion Analyzer 项目，并将其应用于不同的场景中。

Speech-Emotion-Analyzer The neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spe/Speech-Emotion-Analyzer