【毕业设计】基于tensorflow实现LSTM, CNN, SVM, MLP语音情感识别源码.zip

用 LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别，Keras 实现。 改进了特征提取方式，识别准确率提高到了 80% 左右 [English Document](README_EN.md) | 中文文档   ## Environments - Python 3.8 - Keras & TensorFlow 2   ## Structure ``` ├── models/ // 模型实现 │   ├── common.py // 所有模型的基类 │   ├── dnn // 神经网络模型 │   │ ├── dnn.py // 所有神经网络模型的基类 │   │ ├── cnn.py // CNN │   │ └── lstm.py // LSTM │   └── ml.py // SVM & MLP ├── extract_feats/ // 特征提取 │   ├── librosa.py // librosa 提取特征 │   └── opensmile.py // Opensmile 提取特征 ├── utils/ │   ├── files.py // 用于整理数据集（分类、批量重命名） │   ├── opts.py // 使用 argparse 从命令行读入参数 │   └── plot.py // 绘图（雷达图、频谱图、波形图） ├── config/ // 配置参数（.yaml） ├── features/ // 存储提取好的特征 ├── checkpoints/ // 存储训练好的模型权重 ├── train.py // 训练模型 ├── predict.py // 用训练好的模型预测指定音频的情感 └── preprocess.py // 数据预处理（提取数据集中音频的特征并保存） ```   ## Requirments ### Python - [TensorFlow 2](https://github.com/tensorflow/tensorflow) / [Keras](https://github.com/keras-team/keras)：LSTM & CNN (`tensorflow.keras`) - [scikit-learn](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn)：SVM & MLP 模型，划分训练集和测试集 - [joblib](https://github.com/joblib/joblib)：保存和加载用 scikit-learn 训练的模型 - [librosa](https://github.com/librosa/librosa)：提取特征、波形图 - [SciPy](https://github.com/scipy/scipy)：频谱图 - [pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas)：加载特征 - [Matplotlib](https://github.com/matplotlib/matplotlib)：绘图 - [NumPy](https://github.com/numpy/numpy) ### Tools - [可选] [Opensmile](https://github.com/naxingyu/opensmile)：提取特征   ## Datasets 1. [RAVDESS](https://zenodo.org/record/1188976) 英文，24 个人（12 名男性，12 名女性）的大约 1500 个音频，表达了 8 种不同的情绪（第三位数字表示情绪类别）：01 = neutral，02 = calm，03 = happy，04 = sad，05 = angry，06 = fearful，07 = disgust，08 = surprised。 2. [SAVEE](http://kahlan.eps.surrey.ac.uk/savee/Download.html) 英文，4 个人（男性）的大约 500 个音频，表达了 7 种不同的情绪（第一个字母表示情绪类别）：a = anger，d = disgust，f = fear，h = happiness，n = neutral，sa = sadness，su = surprise。 3. [EMO-DB](http://www.emodb.bilderbar.info/download/) 德语，10 个人（5 名男性，5 名女性）的大约 500 个音频，表达了 7 种不同的情绪（倒数第二个字母表示情绪类别）：N = neutral，W = angry，A = fear，F = happy，T = sad，E = disgust，L = boredom。 4. CASIA 汉语，4 个人（2 名男性，2 名女性）的大约 1200 个音频，表达了 6 种不同的情绪：neutral，happy，sad，angry，fearful，surprised。   ## Usage ### Prepare 安装依赖： ```python pip install -r requirements.txt ``` （可选）安装 [Opensmile](https://github.com/naxingyu/opensmile)。   ### Configuration 在 [`configs/`](https://github.com/Renovamen/Speech-Emotion-Recognition/tree/master/configs) 文件夹中的配置文件（YAML）里配置参数。 其中 Opensmile 标准特征集目前只支持： - `IS09_emotion`：[The INTERSPEECH 2009 Emotion Challenge](http://mediatum.ub.tum.de/doc/980035/292947.pdf)，384 个特征； - `IS10_paraling`：[The INTERSPEECH 2010 Paralinguistic Challenge](https://sail.usc.edu/publications/files/schuller2010_interspeech.pdf)，1582 个特征； - `IS11_speaker_state`：[The INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge](https://www.phonetik.uni-muenchen.de/forschung/publikationen/Schuller-IS2011.pdf)，4368 个特征； - `IS12_speaker_trait`：[The INTERSPEECH 2012 Speaker Trait Challenge](http://www5.informatik.uni-erlangen.de/Forschung/Publikationen/2012/Schuller12-TI2.pdf)，6125 个特征； - `IS13_ComParE`：[The INTERSPEECH 2013 ComParE Challenge](http://www.dcs.gla.ac.uk/~vincia/papers/compare.pdf)，6373 个特征； - `ComParE_2016`：[The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge](http://www.tangsoo.de/documents/Publications/Schuller16-TI2.pdf)，6373 个特征。 如果需要用其他特征集，可以自行修改 [`extract_feats/opensmile.py`](extract_feats/opensmile.py) 中的 `FEATURE_NUM` 项。   ### Preprocess 首先需要提取数据集中音频的特征并保存到本地。Opensmile 提取的特征会被保存在 `.csv` 文件中，librosa 提取的特征会被保存在 `.p` 文件中。 ```python python preprocess.py --config configs/example.yaml ``` 其中，`configs/example.yaml` 是你的配置文件路径。   ### Train 数据集路径可以在 [`configs/`](configs) 中配置，相同情感的音频放在同一个文件夹里（可以参考 [`utils/files.py`](utils/files.py) 整理数据），如： ``` └── datasets ├── angry ├── happy ├── sad ... ``` 然后： ```python python train.py --config configs/example.yaml ```   ### Predict 用训练好的模型来预测指定音频的情感。[`checkpoints/`](checkpoints)里有一些已经训练好的模型。 ```python python predict.py --config configs/example.yaml ```   ### Functions #### Radar Chart 画出预测概率的雷达图。 来源：[Radar](https://github.com/Zhaofan-Su/SpeechEmotionRecognition/blob/master/leidatu.py) ```python import utils """ Args: data_prob (np.ndarray): 概率数组 class_labels (list): 情感标签 """ utils.radar(data_prob, class_labels) ```   #### Play Audio 播放一段音频 ```python import utils utils.play_audio(file_path) ```   #### Plot Curve 画训练过程的准确率曲线和损失曲线。 ```python import utils """ Args: train (list): 训练集损失值或准确率数组 val (list): 测试集损失值或准确率数组 title (str): 图像标题 y_label (str): y 轴标题 """ utils.curve(train, val, title, y_label) ```   #### Waveform 画出音频的波形图。 ```python import utils utils.waveform(file_path) ```   #### Spectrogram 画出音频的频谱图。 ```python import utils utils.spectrogram(file_path) ```