Isu pengedaran emosi dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan

Isu pengagihan emosi dalam teknologi pengecaman emosi suara memerlukan contoh kod khusus

Dalam bidang interaksi manusia-komputer dan aplikasi suara pintar, teknologi pengecaman emosi suara digunakan secara meluas. Oleh kerana pertuturan merupakan salah satu cara utama manusia untuk meluahkan emosi, melalui analisis emosi isyarat pertuturan, keperluan emosi pengguna dapat difahami dan dijawab dengan lebih baik. Namun begitu, terdapat masalah penting dalam pengecaman emosi pertuturan iaitu masalah taburan emosi.

Masalah taburan emosi merujuk kepada ketidakseimbangan dalam bilangan sampel kategori emosi yang berbeza dalam set data dalam tugasan pengecaman emosi pertuturan. Dalam set data kehidupan sebenar, taburan sampel pelbagai kategori emosi selalunya tidak sekata, dan bilangan sampel beberapa kategori emosi jauh melebihi kategori emosi yang lain. Dalam kes ini, algoritma pengelasan tradisional mungkin berat sebelah terhadap kategori majoriti, mengakibatkan pengiktirafan emosi yang lemah untuk kategori minoriti.

Untuk menyelesaikan masalah pengagihan sentimen, kaedah berikut boleh digunakan:

1. Peningkatan Data

Penambahan data adalah kaedah yang biasa digunakan untuk menyelesaikan pengagihan data yang tidak seimbang. Dengan menyalin atau melakukan beberapa operasi transformasi pada sampel kategori minoriti, bilangan sampel meningkat, sekali gus menjadikan bilangan sampel kategori emosi yang berbeza lebih seimbang. Khususnya, dalam tugas pengecaman emosi pertuturan, anda boleh mempertimbangkan untuk melaksanakan operasi seperti perubahan kelajuan, pengurangan hingar dan terjemahan pada data audio dengan kategori emosi yang lebih sedikit untuk meningkatkan bilangan sampel dalam kategori minoriti.

Kod sampel:

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. Pensampelan Semula (Resampling)

Pensampelan Semula ialah kaedah menukar bilangan sampel, melaraskan perkadaran bilangan sampel dalam setiap kategori dalam set data melalui pensampelan naik atau turun. Dalam masalah taburan emosi, pensampelan semula boleh digunakan untuk melaraskan bilangan sampel kategori minoriti untuk menjadikannya hampir dengan bilangan sampel kategori majoriti, dengan itu mengurangkan perbezaan dalam bilangan sampel kategori.

Kod sampel:

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

Melalui dua kaedah peningkatan dan pensampelan semula data, masalah pengagihan emosi dalam pengecaman emosi pertuturan dapat diselesaikan dengan berkesan dan kadar pengecaman tepat bagi kategori emosi minoriti dapat dipertingkatkan. Walau bagaimanapun, operasi dan parameter khusus kaedah perlu diselaraskan mengikut situasi sebenar untuk mendapatkan kesan pengecaman yang terbaik. Pada masa yang sama, kaedah seperti pemilihan ciri dan penalaan model boleh dipertimbangkan secara menyeluruh untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan teknologi pengecaman emosi pertuturan.

Atas ialah kandungan terperinci Isu pengedaran emosi dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!