【源码】基于TensorFlow的语音情感识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow框架的语音情感识别系统，借助深度学习技术，能从语音数据里自动识别与分类情感。系统结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），采用CTC（Connectionist Temporal Classification）算法进行序列到序列的映射，适用于语音情感自动识别任务。

项目的主要特性和功能

1. 多数据集支持：可支持IEMOCAP、eNTERFACE、MEC2016/2017、EmotiW 2017/2018、Berlin Corpus、Semaine等多个语音情感数据集。
2. 深度学习模型：运用CNN和LSTM结合CTC算法，有效处理语音情感识别中的序列数据。
3. 数据处理工具：提供数据读取和预处理工具，支持音频数据的特征提取和情感标签的映射。
4. 模型训练与测试：提供完整的训练和测试脚本，支持模型的训练、验证和性能评估。
5. 配置灵活：通过配置文件可灵活调整模型参数、数据路径、训练批次大小等。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python环境，建议使用Anaconda进行Python环境管理。
2. 安装TensorFlow，执行命令： bash pip install tensorflow
3. 根据项目需求安装其他依赖库，如numpy、scipy等。

数据集准备

1. 从IEMOCAP、eNTERFACE等公开数据集中下载语音情感数据。
2. 将数据集按照项目要求的格式组织，确保音频文件和对应的情感标签文件正确对应。

配置与运行

1. 根据实际数据集和硬件环境，修改config.py文件中的配置参数，如情感类别数量、特征维度、批量大小等。
2. 运行train.py脚本开始训练模型： bash python train.py
3. 使用IEMOCAP_testing.py脚本测试模型的性能： bash python IEMOCAP_testing.py

注意事项

1. 确保数据集按照项目要求的格式组织，音频文件和标签文件需要一一对应。
2. 训练深度学习模型可能需要较高的计算资源，建议使用GPU加速训练过程。
3. 在配置文件中正确设置数据路径和模型保存路径，避免路径错误导致的运行失败。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】