采用LSTM方法进行语音情感分析-代码详解

目录 摘要： 数据集描述： 模型构建 结果分析 结束 相关链接： 摘要： 语音情感分析就是将音频数据通过MFCC（中文名是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients)）加载为特征向量形式，然后将其输入进入LSTM神经网络进行抽取语音特征。最后采用softmax分类函数实现情感标签的分类任务。其下游任务是人机交互智能化的一个关键部分。 数据集描述： 一共四种中文情感的数据集。共200条，数据质量不是很好，不是很长的语音文本，但是从这种4s短时的语音中也能听出其情感极性。其数据存储格式为：***.wav ，为wav文件。这个小的demo数据集来 语音情感分析是人工智能领域中的一个重要任务，它涉及对人类语音中的情感内容进行识别和理解。在本文中，我们将深入探讨如何使用LSTM（长短期记忆网络）方法进行语音情感分析，以及具体代码实现的细节。 语音情感分析的基础是将音频数据转化为可处理的特征表示。在本案例中，使用了MFCC（梅尔倒谱系数）技术来提取特征。MFCC是一种常用的音频信号处理方法，它可以将复杂的音频波形转换为一组反映声音音调和强度的系数。这使得计算机可以更好地理解和处理音频数据。MFCC通过梅尔滤波器组、对数运算和离散余弦变换等步骤来提取音频的频谱特征，这些特征向量随后被输入到神经网络模型中。 接着，我们引入LSTM神经网络，这是一种特殊的循环神经网络（RNN），尤其适合处理序列数据，如时间序列的语音信号。LSTM具有门控机制，能有效地解决传统RNN中的梯度消失问题，从而更好地捕捉长期依赖关系。在语音情感分析中，LSTM网络用于从MFCC特征中抽取出与情感相关的特征。 在模型构建阶段，数据集的预处理至关重要。由于提供的数据集包含四种中文情感，总计200条，每条4秒的语音片段。数据集的划分通常采用train_test_split函数，将数据集分为训练集和测试集，以便进行模型训练和性能评估。在这个例子中，采用了30%的数据作为测试集。 代码中，`create_datasets`函数负责加载和处理数据集。它包含了读取wav文件，计算MFCC特征，以及对音频数据进行长度调整的步骤，确保所有样本具有相同的长度（这里是64000帧，对应4秒钟的16kHz采样率）。`get_wav_mfcc`函数用于读取wav文件并计算MFCC特征，同时进行音频数据的归一化和长度处理。 模型训练后，使用softmax分类函数对情感标签进行预测。Softmax函数可以将神经网络的输出转换为概率分布，便于多分类任务。在这个情感分析任务中，模型会输出每种情感的概率，最终选择概率最高的类别作为预测结果。 语音情感分析通过MFCC特征提取、LSTM模型学习和softmax分类，实现了对语音情感的自动化识别。尽管提供的数据集较小且质量有限，但这种方法可以扩展到更大规模的数据集，以实现更精确的情感分析。对于实际研究，建议使用更全面、质量更高的数据集，如CASIA汉语情感语料库，以获得更可靠的分析结果。