Speech-Emotion-Recognition 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

Speech-Emotion-Recognition/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── utils/
│   ├── preprocessing.py
│   └── feature_extraction.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── environment.yaml
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型定义文件，如 model1.py 和 model2.py。
• utils/: 存放工具函数，如数据预处理 (preprocessing.py) 和特征提取 (feature_extraction.py)。
• config/: 存放配置文件，如 config.yaml 和 environment.yaml。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索 (exploration.ipynb) 和模型训练 (training.ipynb)。
• scripts/: 存放脚本文件，如训练脚本 (train.py) 和评估脚本 (evaluate.py)。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。它通常会读取配置文件 (config/config.yaml) 中的参数，加载数据，初始化模型，并进行训练。

evaluate.py

evaluate.py 是用于评估模型的脚本。它通常会加载训练好的模型，并使用测试数据进行评估，输出评估结果。

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 config/ 目录下，包括 config.yaml 和 environment.yaml。

config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含训练参数、数据路径、模型参数等信息。例如：

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

model:
  name: "model1"
  hidden_units: 128

environment.yaml

environment.yaml 是用于配置项目运行环境的文件，通常用于创建 Conda 环境。例如：

name: speech_emotion_recognition
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy
  - pandas
  - scikit-learn
  - tensorflow

通过这些配置文件，可以方便地管理和调整项目的运行参数和环境。