基于深度学习的语音情感识别系统

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1 项目概述

本项目是一个基于深度学习的语音情感识别系统，使用 PyTorch 实现。该系统能够从音频中识别 6种不同的情感状态：愤怒、恐惧、开心、中性、悲伤和惊讶。项目实现了完整的数据处理、模型训练和评估流程，并提供了友好的图形用户界面（GUI）进行实时预测。

无论是研究者还是开发者，都可以通过本项目快速上手语音情感识别任务，并根据自己的需求调整模型和参数。

1.1 数据集

本项目使用的数据集来自 百度AI Studio 的情感语音数据集。数据集包含以下信息：

• 类别：生气、恐惧、开心、正常、伤心、惊讶，共6种类别。
• 样本数量：每类50个样本，总计300条数据。
• 格式：音频文件为 .wav 格式。

1.2 模型性能概述

1.3 目录说明

|
|-- checkpoints/  # 保存训练好的模型
|   |-- _
|   |   |-- plots/  # 保存训练过程中的图像
|   |   |-- results.txt  # 保存评价指标
|   |   |-- _best.pth  # 保存最佳模型
|   |-- ...
|
|-- dataset/  # 划分后的数据集根目录
|   |-- train/ # 训练集
|   |   |-- /
|   |   |   |-- .wav
|   |   |-- ...
|   |-- val/ # 验证集
|       |-- /
|       |   |-- .wav
|       |-- ...
|
|-- wav # 原始音频数据集
|   |-- /
|   |   |-- .wav
|   |-- ...
|
|-- dataset.py  # 数据集类
|-- models.py  # 模型定义
|-- process_data.py  # 数划分数据集
|-- README.md # 项目说明
|-- requirements.txt  # 依赖库
|-- SIMSUN.TTC  # 字体文件
|-- train.py  # 训练脚本
|-- ui.py  # 交互界面

2 环境配置

2.1 创建虚拟环境

建议使用 conda 创建虚拟环境以避免依赖冲突：

conda create -n audio_classification python=3.10
conda activate audio_classification

2.2 安装 PyTorch 及相关库

请根据 PyTorch 官方安装指南 安装适合自己硬件版本的 torch、torchvision 和 torchaudio。

2.3 安装依赖库

运行以下命令安装项目所需的其他依赖库：

pip install -r requirements.txt

3 运行说明

3.1 数据集划分

将原始数据集划分为训练集和验证集。运行以下命令：

python process_data.py

您可以通过命令行参数控制数据集根目录、验证集比例等。更多参数说明请参考文档 process_data.md。

3.2 训练模型

运行以下命令开始训练模型。您可以通过命令行参数灵活调整超参数。

基本运行（使用默认参数）

python train.py

调整模型和超参数

例如，使用 MFCC 频谱图作为输入特征，选择 ResNet34 模型，并启用预训练权重：

python train.py --use_mfcc --model spec_resnet34 --pretrained --batch_size 32 --epochs 50 --lr 0.0005 --scheduler

完整的参数说明请参考文档 train.md。

3.3 交互界面

运行以下命令启动图形用户界面，进行实时预测：

python ui.py

4 功能特点

1. 完整的训练流程

   包含数据加载、模型训练、验证和测试的全流程，方便用户快速上手。

2. 多种模型选择

   支持不同规模的 ResNet 模型（如 ResNet18、ResNet34），并支持原始音频和 MFCC 频谱图作为输入特征。

3. 超参数控制

   用户可通过命令行参数灵活调整学习率、批量大小、训练轮数等超参数。

4. 丰富的评估指标

   提供准确率、精确度、召回率、F1分数、混淆矩阵等评价指标，帮助用户全面评估模型性能。

5. 自动绘图：

   • 训练和验证损失曲线
   • 准确率曲线
   • 精确度曲线
   • 召回率曲线
   • F1分数曲线
   • 混淆矩阵
   • PR曲线

5 结果展示

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