hotelll / speech-emotion-recognition

这个项目将 RAVDESS 数据集切割成 1s 短语音，利用 openSMILE+CNN 进行训练，目标是将短语音分类到四种情感中，分别是：开心（happy）、悲伤（sad）、生气（angry）和中性（neutral）。最后准确率达到 76% 左右。

语音情绪识别

本项目的目标是设计一个情绪识别系统，要求在短语音（1s 左右）情况下，能够区分快乐，悲伤，愤怒和中性这四种区分度大的情绪。

本项目以下项目为参考：

https://github.com/Renovamen/Speech-Emotion-Recognition

项目概览

语音特征提取

本项目采用 openSMILE 的 IS10_paraling 特征集进行特征提取。

数据集

本项目采用 RAVDESS 英文数据集，这是一个表演型数据集，包含 12 男 12 女七种情感的 wav 文件，本人做了以下处理来满足要求：

• 将语音切成 1s 长度，共享标签；
• 删除了平静、惊讶、厌恶三个标签的数据。

数据集在 dataset 文件夹中。

训练

本项目在比较了 LSTM，CNN，SVM 和 MLP 后，选择采用效果最好的 CNN 进行训练。

环境

• scikit-learn
• keras
• tensorflow
• pandas
• matplotlib
• numpy
• opensmile

使用

配置环境

pip install -r requirement.txt

安装 Opensmile

预测 Demo

python predict.py

直接运行 predict.py，使用已经预先训练的模型预测你输入语音（wav文件）的情感。可以通过修改 predict.py 中的 audio_path 来修改要识别的语音。在项目路径 test_speech/ 中给了一些可以用来测试的语音，其均来自于 TESS 数据集，与训练集不重合。预测结果展示为雷达图，如下为我们输入一段愤怒语音的输出结果。

预处理

首先我们利用 openSMILE 进行数据预处理，提取 RAVDESS 的特征保存到路径 features/train_cnn1d_opensmile_ravdess_IS10.csv 文件中。

python preprocess.py

训练

运行 train.py 进行模型训练。具体训练参数设置在 cnn1d.yaml。

python train.py

训练可以得到准确率和损失的曲线图。

目前我们项目的准确率在76%左右。

训练的模型保存在 checkpoints/文件夹下。

可修改处

• 新的模型可以定义在/models文件夹
• 同时可以选用 openSMILE 不同的特征集（在 cnn1d.yaml 中修改）
• 可以选择新的数据集放置在dataset/下，注意一种按照情感分成多个文件夹，与原来的格式保存一致，情感种类可以增加
• 可以在 yaml 文件下修改超参