Speech_Emotion_Recognition

使用指令的操作对SVM、MLP、LSTM算法进行了训练和测试的操作，采用CASIA数据集进行训练，需要安装python的语音处理报librosa，还有可以使用opensmile的部分，内容较为丰富

MevonAI-语音情感识别 识别音频段中多个发言人的情绪· 在这里尝试演示 目录 说话人二值化 特征提取 CNN模型 训练模型 贡献 执照 致谢 常问问题 关于该项目 该项目的主要目的是识别呼叫音频中多个说话者的情绪，作为呼叫中心客户满意度反馈的应用程序。 建于 的Python 3.6.9 Tensorflow-Keras 解放军 入门 按照以下说明在本地计算机上设置项目。 安装 创建一个python虚拟环境 sudo apt install python3-venv mkdir mevonAI cd mevonAI python3 -m venv mevon-env source mevon-env/bin/activate 克隆仓库 git clone https://github.com/SuyashMore/MevonAI-Speech-Emotion-Recog

Speech Emotion Recognition 用 LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别，Keras 实现。 改进了特征提取方式，识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在 。 | 中文文档   Environments Python 3.6.7 Keras 2.2.4   Structure ├── models/ // 模型实现 │   ├── common.py // 所有模型的基类 │   ├── dnn // 神经网络模型 │   │ ├── dnn.py // 所有神经网络模型的基类 │   │ ├── cnn.py // CNN │   │ └── lstm.py // LSTM │   └── ml.py

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上进行过测试。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 波 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

Feature Optimization of Speech Emotion Recognition