speech-emotion-recognition-master

言语情感识别 卷积递归神经网络的TensorFlow在IEMOCAP数据库上的语音情感识别（SER）实现。为了解决帧情感标签不确定性的问题，我们执行了三种合并策略（最大合并，均值合并和基于注意力的合并）加权池）以生成SER的发声级功能。 这些代码仅在带有GTX-1080 GPU的ubuntu 16.04（x64），python2.7，cuda-8.0，cudnn-6.0上进行了测试。要在计算机上运行这些代码，您需要安装以下依赖项： 张量流1.3.0 python_speech_features 海浪 cPickle 麻木 斯克莱恩 操作系统 演示版 要运行演示，请在分叉存储库之后，运行以下脚本： python zscore.py python ExtractMel.py python model.py 笔记 在实现和本文之间有一些细微的差别，例如