【课程设计】基于百度飞桨paddle实现语音情感识别源码+项目说明.zip

本项目是一个语音情感识别项目，目前效果一般，供大家学习使用。后面会持续优化，提高准确率，如果同学们有好的建议，也欢迎来探讨。 # 使用准备 - Anaconda 3 - Python 3.8 - PaddlePaddle 2.4.0 - Windows 10 or Ubuntu 18.04 # 模型测试表 | 模型 | Params(M) | 预处理方法 | 数据集 | 类别数量 | 准确率 | 获取模型 | |:-----------------:|:---------:|:-----:|:-------:|:----:|:-------:|:--------:| | BidirectionalLSTM | 1.8 | Flank | RAVDESS | 8 | 0.95193 | 加入知识星球获取 | 说明： 1. RAVDESS数据集只使用`Audio_Speech_Actors_01-24.zip` ## 安装环境 - 首先安装的是PaddlePaddle的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。 ```shell conda install paddlepaddle-gpu==2.4.0 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ ``` - 安装ppser库。 使用pip安装，命令如下： ```shell python -m pip install ppser -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` **建议源码安装**，源码安装能保证使用最新代码。 ```shell git clone https://github.com/yeyupiaoling/SpeechEmotionRecognition-PaddlePaddle.git cd SpeechEmotionRecognition-PaddlePaddle/ pip install . ``` ## 准备数据 生成数据列表，用于下一步的读取需要，项目默认提供一个数据集[RAVDESS](https://zenodo.org/record/1188976/files/Audio_Speech_Actors_01-24.zip?download=1)，下载这个数据集并解压到`dataset`目录下。 生成数据列表，用于下一步的读取需要，项目默认提供一个数据集[RAVDESS](https://zenodo.org/record/1188976/files/Audio_Speech_Actors_01-24.zip?download=1)，这个数据集的[介绍页面](https://zenodo.org/record/1188976#.XsAXemgzaUk)，这个数据包含中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶八种情感，本项目只使用里面的`Audio_Speech_Actors_01-24.zip`，数据集，说话的语句只有`Kids are talking by the door`和`Dogs are sitting by the door`，可以说这个训练集是非常简单的。下载这个数据集并解压到`dataset`目录下。 ```shell python create_data.py ``` 如果自定义数据集，可以按照下面格式，`audio_path`为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在`dataset/audio`目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在3秒左右，如 `dataset/audio/angry/······`。`audio`是数据列表存放的位置，生成的数据类别的格式为 `音频路径\t音频对应的类别标签`，音频路径和标签用制表符 `\t`分开。读者也可以根据自己存放数据的方式修改以下函数。 执行`create_data.py`里面的`get_data_list('dataset/audios', 'dataset')`函数即可生成数据列表，同时也生成归一化文件，具体看代码。 ```shell python create_data.py ``` 生成的列表是长这样的，前面是音频的路径，后面是该音频对应的标签，从0开始，路径和标签之间用`\t`隔开。 ```shell dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_13/03-01-01-01-02-01-13.wav 0 dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_01/03-01-02-01-01-01-01.wav 1 dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_01/03-01-03-02-01-01-01.wav 2 ``` **注意：** `create_data.py`里面的`create_standard('configs/bi_lstm.yml')`函数必须要执行的，这个是生成归一化的文件。 # 提取特征（可选） 在训练过程中，首先是要读取音频数据，然后提取特征，最后再进行训练。其中读取音频数据、提取特征也是比较消耗时间的，所以我们可以选择提前提取好取特征，训练模型的是就可以直接加载提取好的特征，这样训练速度会更快。这个提取特征是可选择，如果没有提取好的特征，训练模型的时候就会从读取音频数据，然后提取特征开始。提取特征步骤如下： 1. 执行`extract_features.py`，提取特征，特征会保存在`dataset/features`目录下，并生成新的数据列表`train_list_features.txt`和`test_list_features.txt`。 ```shell python extract_features.py --configs=configs/bi_lstm.yml --save_dir=dataset/features ``` 2. 修改配置文件，将`dataset_conf.train_list`和`dataset_conf.test_list`修改为`train_list_features.txt`和`test_list_features.txt`。 ## 训练 接着就可以开始训练模型了，创建 `train.py`。配置文件里面的参数一般不需要修改，但是这几个是需要根据自己实际的数据集进行调整的，首先最重要的就是分类大小`dataset_conf.num_class`，这个每个数据集的分类大小可能不一样，根据自己的实际情况设定。然后是`dataset_conf.batch_size`，如果是显存不够的话，可以减小这个参数。 ```shell # 单卡训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py # 多卡训练 python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1' train.py ``` 训练输出日志： ```[2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:14 - ----------- 额外配置参数 ----------- [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - configs: configs/bi_lstm.yml [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - local_rank: 0 [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - pretrained_model: None [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - resume_model: None [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - save_model_path: models/ [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:16 - use_gpu: True [2023-08-18 18:48:49.662963 INFO ] utils:print_arguments:17 - ------------------------------------------------ [2023-08-18 18:48:49.680176 INFO ] utils:print_arguments:19 - ----------- 配置文件参数 ----------- [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:22 - dataset_conf: [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:25 - aug_conf: [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - noise_aug_prob: 0.2 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - noise_dir: dataset/noise [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - speed_perturb: True [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - volume_aug_prob: 0.2 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - volume_perturb: False [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:25 - dataLoader: [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - batch_size: 32 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - num_workers: 4 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - do_vad: False [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:25 - eval_conf: [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - batch_size: 1 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:27 - max_duration: 3 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - label_list_path: dataset/label_list.txt [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - max_duration: 3 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - min_duration: 0.5 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - sample_rate: 16000 [2023-08-18 18:48:49.681177 INFO ] utils:print_arguments:29 - scaler_path: dataset/standard.m [2023-08-18 18:48:49.682177 INFO ] utils:print_arguments:29 - target_dB: -20 [2023-08-18 18:48:49.682177 INFO ] utils:print_arguments:29 - test_list: dataset/test_list.txt [2023-08-18 18:48:49.682177 INFO ] utils:print_arguments:29 - train_list: dataset/train_list.txt [2023-08-18 18:48:49.682177 INFO ] utils:print_arguments:29 - use_dB_normalization: True [2023-08-18 18:48:49.682177 INFO ] utils:print_arguments:22 - model_conf: