Problèmes de distribution des émotions dans la technologie de reconnaissance des émotions vocales

La question de la distribution des émotions dans la technologie de reconnaissance vocale des émotions nécessite des exemples de code spécifiques

Dans les domaines de l'interaction homme-machine et des applications vocales intelligentes, la technologie de reconnaissance vocale des émotions est largement utilisée. La parole étant l'un des principaux moyens par lesquels les humains expriment leurs émotions, l'analyse émotionnelle des signaux vocaux permet de mieux comprendre les besoins émotionnels des utilisateurs et d'y répondre. Cependant, il existe un problème important dans la reconnaissance des émotions vocales, à savoir le problème de la distribution des émotions.

Le problème de distribution des émotions fait référence au déséquilibre du nombre d'échantillons de différentes catégories d'émotions dans l'ensemble de données de la tâche de reconnaissance des émotions vocales. Dans les ensembles de données réelles, la répartition des échantillons des différentes catégories d’émotions est souvent inégale et le nombre d’échantillons de certaines catégories d’émotions dépasse de loin celui d’autres catégories d’émotions. Dans ce cas, les algorithmes de classification traditionnels peuvent être biaisés en faveur de la catégorie majoritaire, entraînant une mauvaise reconnaissance des émotions pour les catégories minoritaires.

Afin de résoudre le problème de la distribution des sentiments, les méthodes suivantes peuvent être utilisées :

1. Augmentation des données

L'augmentation des données est une méthode couramment utilisée pour résoudre une distribution déséquilibrée des données. En copiant ou en effectuant certaines opérations de transformation sur des échantillons de catégories minoritaires, le nombre d'échantillons est augmenté, rendant ainsi le nombre d'échantillons de différentes catégories émotionnelles plus équilibré. Plus précisément, dans la tâche de reconnaissance des émotions vocales, vous pouvez envisager d'effectuer des opérations telles que le changement de vitesse, la réduction du bruit et la traduction sur des données audio comportant moins de catégories émotionnelles afin d'augmenter le nombre d'échantillons dans les catégories minoritaires.

Code d'échantillon :

import librosa
import numpy as np

# 加载原始音频数据
audio_data, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 数据增强
augmented_data = []

# 变速操作，速度增加20%
speed_factor = 1.2
augmented_data.append(librosa.effects.time_stretch(audio_data, speed_factor))

# 降噪操作，使用小波降噪算法
augmented_data.append(librosa.effects.decompose(audio_data))

# 平移操作，时间向后平移2s
shift_value = int(sr * 2)
augmented_data.append(np.roll(audio_data, shift_value))

# 存储增强后的音频数据
for idx, augmented_audio in enumerate(augmented_data):
    librosa.output.write_wav(f'augmented_audio_{idx}.wav', augmented_audio, sr)

2. Rééchantillonnage (Rééchantillonnage)

Le rééchantillonnage est une méthode permettant de modifier le nombre d'échantillons, en ajustant la proportion du nombre d'échantillons dans chaque catégorie dans l'ensemble de données par suréchantillonnage ou sous-échantillonnage. Dans le problème de distribution des émotions, le rééchantillonnage peut être utilisé pour ajuster le nombre d'échantillons de catégories minoritaires afin de le rendre proche du nombre d'échantillons de catégories majoritaires, réduisant ainsi la différence dans le nombre d'échantillons de catégories.

Exemple de code :

from sklearn.utils import resample

# 样本重采样
resampled_data = []

# 将少数类别样本数量调整为多数类别样本数量
majority_samples = data[data['label'] == 'majority_label']
minority_samples = data[data['label'] == 'minority_label']
resampled_minority_samples = resample(minority_samples, n_samples=len(majority_samples))
resampled_data = pd.concat([majority_samples, resampled_minority_samples])

# 使用重采样后的样本训练分类模型

Grâce aux deux méthodes d'amélioration et de rééchantillonnage des données, le problème de distribution des émotions dans la reconnaissance des émotions vocales peut être résolu efficacement et le taux de reconnaissance précis des catégories minoritaires d'émotions peut être amélioré. Cependant, les opérations et paramètres spécifiques de la méthode doivent être ajustés en fonction de la situation réelle pour obtenir le meilleur effet de reconnaissance. Dans le même temps, des méthodes telles que la sélection de fonctionnalités et le réglage du modèle peuvent être envisagées de manière plus approfondie pour améliorer les performances et la stabilité de la technologie de reconnaissance des émotions vocales.

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