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 First-Version 分支。

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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              // SVM & MLP
├── extract_feats/         // 特征提取
│   ├── librosa.py         // librosa 提取特征
│   └── opensmile.py       // Opensmile 提取特征
├── utils/
│   ├── files.py           // 用于整理数据集（分类、批量重命名）
│   ├── opts.py            // 使用 argparse 从命令行读入参数
│   └── plot.py            // 绘图（雷达图、频谱图、波形图）
├── features/              // 存储提取好的特征
├── config/                // 配置参数（.yaml）
├── train.py               // 训练模型
├── predict.py             // 用训练好的模型预测指定音频的情感
└── preprocess.py          // 数据预处理（提取数据集中音频的特征并保存）

Requirments

Python

• scikit-learn：SVM & MLP 模型，划分训练集和测试集
• Keras：LSTM、CNN
• TensorFlow：Keras 的后端
• librosa：提取特征、波形图
• SciPy：频谱图
• pandas：加载特征
• Matplotlib：绘图
• numpy

Tools

• Opensmile：提取特征

Datasets

1. RAVDESS

   英文，24 个人（12 名男性，12 名女性）的大约 1500 个音频，表达了 8 种不同的情绪（第三位数字表示情绪类别）：01 = neutral，02 = calm，03 = happy，04 = sad，05 = angry，06 = fearful，07 = disgust，08 = surprised。

2. SAVEE

   英文，4 个人（男性）的大约 500 个音频，表达了 7 种不同的情绪（第一个字母表示情绪类别）：a = anger，d = disgust，f = fear，h = happiness，n = neutral，sa = sadness，su = surprise。

3. EMO-DB

   德语，10 个人（5 名男性，5 名女性）的大约 500 个音频，表达了 7 种不同的情绪（倒数第二个字母表示情绪类别）：N = neutral，W = angry，A = fear，F = happy，T = sad，E = disgust，L = boredom。

4. CASIA

   汉语，4 个人（2 名男性，2 名女性）的大约 1200 个音频，表达了 6 种不同的情绪：neutral，happy，sad，angry，fearful，surprised。

Usage

Prepare

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

安装 Opensmile。

Configuration

在 configs/ 文件夹中的配置文件（YAML）里配置参数。

其中 Opensmile 标准特征集目前只支持：

• IS09_emotion：The INTERSPEECH 2009 Emotion Challenge，384 个特征；
• IS10_paraling：The INTERSPEECH 2010 Paralinguistic Challenge，1582 个特征；
• IS11_speaker_state：The INTERSPEECH 2011 Speaker State Challenge，4368 个特征；
• IS12_speaker_trait：The INTERSPEECH 2012 Speaker Trait Challenge，6125 个特征；
• IS13_ComParE：The INTERSPEECH 2013 ComParE Challenge，6373 个特征；
• ComParE_2016：The INTERSPEECH 2016 Computational Paralinguistics Challenge，6373 个特征。

如果需要用其他特征集，可以自行修改 extract_feats/opensmile.py 中的 FEATURE_NUM 项。

Preprocess

首先需要提取数据集中音频的特征并保存到本地。Opensmile 提取的特征会被保存在 .csv 文件中，librosa 提取的特征会被保存在 .p 文件中。

python preprocess.py --config configs/example.yaml

其中，configs/example.yaml 是你的配置文件路径。

Train

数据集路径可以在 configs/ 中配置，相同情感的音频放在同一个文件夹里（可以参考 utils/files.py 整理数据），如：

└── datasets
    ├── angry
    ├── happy
    ├── sad
    ...

然后：

python train.py --config configs/example.yaml

Predict

用训练好的模型来预测指定音频的情感。checkpoints 分支和 release 页面有一些已经训练好的模型。

python predict.py --config configs/example.yaml

Functions

Radar Chart

画出预测概率的雷达图。

来源：Radar

import utils
"""
Args:
    data_prob (np.ndarray): 概率数组
    class_labels (list): 情感标签
"""
utils.radar(data_prob, class_labels)

Play Audio

播放一段音频

import utils
utils.play_audio(file_path)

Plot Curve

画训练过程的准确率曲线和损失曲线。

import utils
"""
Args:
    train (list): 训练集损失值或准确率数组
    val (list): 测试集损失值或准确率数组
    title (str): 图像标题
    y_label (str): y 轴标题
"""
utils.curve(train, val, title, y_label)

Waveform

画出音频的波形图。

import utils
utils.waveform(file_path)

Spectrogram

画出音频的频谱图。

import utils
utils.spectrogram(file_path)

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• @Zhaofan-Su
• @Guo Hui