Isu klasifikasi emosi dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan

Masalah klasifikasi emosi dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan memerlukan contoh kod khusus

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pengecaman emosi pertuturan telah menjadi bidang penyelidikan yang telah menarik perhatian ramai. Matlamat pengecaman emosi pertuturan adalah untuk mengenal pasti keadaan emosi orang dengan menganalisis ciri bunyi dalam isyarat pertuturan. Dalam aplikasi praktikal, klasifikasi emosi adalah bahagian penting dalam pengecaman emosi pertuturan.

Klasifikasi emosi adalah untuk mengklasifikasikan isyarat pertuturan input ke dalam kategori emosi yang telah ditetapkan. Untuk mencapai klasifikasi emosi, kaedah seperti pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam perlu digunakan untuk latihan model dan ramalan klasifikasi. Artikel ini akan memperkenalkan aliran umum masalah klasifikasi sentimen dan menyediakan beberapa contoh kod khusus.

Pertama, sebelum melakukan klasifikasi emosi, kita perlu menyediakan satu set data sampel pertuturan dengan label emosi. Set data hendaklah mengandungi sampel pertuturan berbilang kategori emosi, seperti kegembiraan, kemarahan, kesedihan, dsb. Pada masa yang sama, ia juga perlu untuk mengekstrak ciri daripada isyarat pertuturan. Ciri yang biasa digunakan termasuk MFCC (pekali cepstral frekuensi Mel) dan tenaga audio. Ciri-ciri ini boleh mencerminkan ciri spektrum dan pengagihan tenaga isyarat pertuturan.

Seterusnya, kita boleh membina model klasifikasi emosi menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Mengambil Mesin Vektor Sokongan (SVM) sebagai contoh, berikut ialah contoh kod klasifikasi emosi yang mudah:

# 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)

Dalam kod di atas, mula-mula import perpustakaan yang diperlukan, kemudian muatkan set data latihan dan label yang sepadan. Seterusnya, gunakan fungsi train_test_split untuk membahagikan set data kepada set latihan dan set ujian. Selepas itu, model pengelas SVM dicipta dan dipasang menggunakan set latihan. Akhir sekali, gunakan set ujian untuk membuat ramalan dan mengira ketepatan.

Sudah tentu perkara di atas hanyalah contoh mudah. Dalam situasi sebenar, pembelajaran mesin yang lebih kompleks atau algoritma pembelajaran mendalam boleh dipilih mengikut keperluan khusus, dan penalaan parameter yang sepadan boleh dilakukan.

Ringkasnya, klasifikasi emosi ialah pautan penting dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan. Dengan pengekstrakan ciri dan algoritma pembelajaran mesin yang sesuai, kami boleh melatih model klasifikasi emosi yang berkesan untuk mencapai pengiktirafan tepat bagi emosi pertuturan. Saya berharap contoh kod dalam artikel ini dapat memberikan pembaca bantuan dan bimbingan dalam amalan.

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