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

Le problème de la classification des émotions dans la technologie de reconnaissance des émotions vocales nécessite des exemples de code spécifiques

Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance des émotions vocales est devenue un domaine de recherche qui a beaucoup attiré l'attention. L'objectif de la reconnaissance des émotions vocales est d'identifier les états émotionnels des personnes en analysant les caractéristiques sonores des signaux vocaux. Dans les applications pratiques, la classification des émotions est une partie importante de la reconnaissance des émotions vocales.

La classification des émotions consiste à classer le signal vocal d'entrée en catégories d'émotions prédéfinies. Pour parvenir à une classification des émotions, des méthodes telles que l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond doivent être utilisées pour la formation de modèles et la prédiction de classification. Cet article présentera le flux général du problème de classification des sentiments et fournira quelques exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, avant d'effectuer une classification des émotions, nous devons préparer un ensemble d'échantillons de données vocales avec des étiquettes d'émotion. L'ensemble de données doit contenir des échantillons de parole de plusieurs catégories d'émotions, telles que la joie, la colère, la tristesse, etc. Dans le même temps, il est également nécessaire d’extraire les caractéristiques du signal vocal. Les fonctionnalités couramment utilisées incluent MFCC (coefficients cepstraux de fréquence Mel) et l'énergie audio. Ces caractéristiques peuvent refléter les caractéristiques spectrales et la distribution d'énergie du signal vocal.

Ensuite, nous pouvons construire un modèle de classification des émotions à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. En prenant Support Vector Machine (SVM) comme exemple, voici un exemple simple de code de classification des émotions :

# 导入需要的库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载数据集和标签
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 创建SVM分类器模型
clf = svm.SVC()

# 拟合模型并进行预测
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

Dans le code ci-dessus, importez d'abord les bibliothèques requises, puis chargez l'ensemble de données d'entraînement et les étiquettes correspondantes. Ensuite, utilisez la fonction train_test_split pour diviser l'ensemble de données en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test. Par la suite, un modèle de classificateur SVM est créé et ajusté à l'aide de l'ensemble de formation. Enfin, utilisez l'ensemble de test pour faire des prédictions et calculer la précision.

Bien sûr, ce qui précède n’est qu’un exemple simple. Dans des situations réelles, des algorithmes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond plus complexes peuvent être sélectionnés en fonction de besoins spécifiques, et le réglage des paramètres correspondants peut être effectué.

En bref, la classification des émotions est un maillon important de la technologie de reconnaissance des émotions vocales. Grâce à des algorithmes d’extraction de caractéristiques et d’apprentissage automatique appropriés, nous pouvons former un modèle efficace de classification des émotions pour obtenir une reconnaissance précise des émotions vocales. J'espère que les exemples de code contenus dans cet article pourront fournir aux lecteurs une aide et des conseils pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!