音声感情認識技術における感情分布の問題

音声感情認識テクノロジーにおける感情分布の問題には、特定のコード例が必要です

人間とコンピューターの対話およびインテリジェントな音声アプリケーションの分野では、音声感情認識テクノロジーは広く使われています。音声は人間が感情を表現する主な方法の 1 つであるため、音声信号の感情分析を通じて、ユーザーの感情的なニーズをよりよく理解し、対応することができます。しかし、音声感情認識には感情分布問題という重要な問題があります。

感情分布問題とは、音声感情認識タスクのデータセット内のさまざまな感情カテゴリのサンプル数の不均衡を指します。実際のデータセットでは、さまざまな感情カテゴリのサンプル分布は不均一であることが多く、一部の感情カテゴリのサンプル数は他の感情カテゴリのサンプル数をはるかに上回ります。この場合、従来の分類アルゴリズムは多数派のカテゴリに偏り、少数派のカテゴリに対する感情認識が不十分になる可能性があります。

感情分布の問題を解決するには、次の方法を使用できます。

1. データ拡張

データ拡張は一般的に使用される方法です。感情の分散の問題を解決するためのデータ分散のバランスを取る方法。少数派カテゴリのサンプルに対していくつかの変換操作をコピーまたは実行することによって、サンプルの数が増加し、それによって異なる感情カテゴリのサンプルの数のバランスがより良くなります。具体的には、音声感情認識タスクでは、少数の感情カテゴリのサンプル数を増やすために、より少ない感情カテゴリの音声データに対して速度変更、ノイズ低減、翻訳などの操作を実行することを検討できます。

サンプル コード:

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. リサンプリング

リサンプリングは、アップサンプリングまたはダウンサンプリングを通じてサンプル数を変更する方法です。データセット内の各カテゴリのサンプル数。感情分布問題では、リサンプリングを使用して少数派カテゴリのサンプル数を調整し、多数派カテゴリのサンプル数に近づけることで、カテゴリのサンプル数の差を減らすことができます。

サンプルコード:

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

データ強化とリサンプリングの 2 つの方法により、音声感情認識における感情分布問題を効果的に解決し、少数派の感情カテゴリの正確な認識率を向上させることができます。改善されました。ただし、最良の認識効果を得るには、実際の状況に応じてこの方法の特定の操作とパラメータを調整する必要があります。同時に、音声感情認識技術の性能と安定性を向上させるために、特徴の選択やモデルのチューニングなどの方法をさらに包括的に検討することができます。

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