多模态语音情感识别指南

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项目介绍

多模态语音情感识别 是一个轻量级且可解释的机器学习模型，旨在通过结合音频特征进行语音情感的识别，并解决情感表达中的不确定性问题。该模型基于IEMOCAP数据集训练，展示出与深度学习模型相匹敌甚至在某些情况下更优的性能。研究团队利用手工设计的音频信号特性，对比了基于机器学习（如逻辑回归、支持向量机、随机森林等）和基于深度学习的方法（包括多层感知器和LSTM分类器），并验证了这些轻量化模型的有效性。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你的开发环境中安装了必要的库。推荐在新的Python虚拟环境中操作以避免版本冲突：

pip install -r requirements.txt

仓库克隆与运行步骤

1. 克隆项目:

   git clone https://github.com/Demfier/multimodal-speech-emotion-recognition.git
   

2. 进入项目目录:

   cd multimodal-speech-emotion-recognition
   

3. 启动Jupyter Notebook:

   jupyter notebook
   

4. 执行笔记本文件：

   • 运行 1_extract_emotion_labels.ipynb 提取标签。
   • 继续至 2_build_audio_vectors.ipynb, 3_extract_audio_features.ipynb, 直至数据预处理完成。
   • 如需比较或基准测试，首先训练LSTM分类器，修改 config.py 中的实验设置。
   • 使用 python lstm_classifier.py 开始训练（选择对应的exp_mode）。

注意事项

运行各阶段时，请确保存储路径正确无误，当前一些路径可能还未完全标准化。

应用案例与最佳实践

开发者可以利用此模型集成到聊天机器人、客户服务自动应答系统中，提升交互的真实性和人性化程度。最佳实践中，应首先对特定领域或目标人群的情感词汇表进行定制化调整，随后采用本项目提供的模型框架，进行微调训练，以适应特定场景的情感识别需求。

典型生态项目

在开源社区，类似的项目如David-Yoon的多模态语音情感识别，也采用了TensorFlow实现，专注于结合音频和文本信息的深度学习模型，这为研究和应用提供了另一种视角和技术栈。这些项目共同构建了一个围绕语音情感分析的强大生态，促进了技术在人机交互、情感智能领域的应用。

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本文档提供了一条快速上手多模态语音情感识别项目的基础路径，并简要介绍了其在实际应用中的潜力及同类生态项目的关联性，帮助开发者快速融入这一前沿技术领域。