# Attention-for-speech-emotion-classification
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使用LSTM-Attention/GRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别
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## 文件介绍
1. casia 按情感类型放入数据,casia全库需要保密,这里不予提供
2. logs 记录训练过程,方便tensorboard查看
3. model 存放当前最好模型
4. pkl 存放提取好的特征
5. attention_LSTM.py 实现了attention层
6. Predict_epoch.py 实现了一个keras的callback函数,在每一层训练时都计算一次分类结果,方法统计最好结果时的混淆矩阵
7. analysis.py 对attention层学习到的特征与lstm层学习到的特征进行可视化
8. test_gru,test_lstm,Bilstm,BiGRU使用4个模型实现语音情感识别
9. feature 使用两个语音方面的库进行特征提取,python_speech_features、librosa
10. get_feature 批量获取所以语音样本的特征
11. cross_validate 实现了交叉验证和非交叉验证的方式来准备训练测试数据
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温馨提示
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python毕设使用LSTM-Attention_GRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别+代码+文档说明.zip (16个子文件)
主----master
attention_LSTM.py 11KB
Predict_epoch.py 664B
test_lstm.py 6KB
get_feature.py 6KB
casia
.gitignore 0B
feature.py 5KB
analysis.py 4KB
model
.gitignore 0B
logs
.gitignore 0B
cross_validate.py 3KB
Bilstm.py 6KB
test_gru.py 5KB
BiGRU.py 6KB
README.md 959B
pkl
.gitignore 0B
get_feature.pyc 4KB
共 16 条
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