EmoDB 和 SAVEE数据集预处理
时间: 2024-06-21 21:02:28 浏览: 10
EmoDB和SAVEE是两个专门用于情感语音识别(Emotion Recognition from Speech)研究的知名数据集,它们提供了丰富的情感语音样本,用于训练和评估语音情感分析系统。在使用这些数据集进行预处理时,通常会涉及以下几个步骤:
1. **音频预处理**:
- **采样率调整**:确保所有录音的采样率一致,可能需要将不同来源的音频转换为统一标准,比如16kHz或44.1kHz。
- **降噪**:去除背景噪音,使用降噪算法如Wiener滤波器、谱减法等。
- **分段和裁剪**:将长音频分割成短片段,通常每个片段对应特定的情感标签。
2. **特征提取**:
- **MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients)**:计算梅尔频率倒谱系数,这是音频信号的常用特征表示,能够捕捉到声音的频率和能量变化。
- **PLPs (Perceptual Linear Predictions)** 或其他时域或频域特征,如梅尔滤波器组(MFB)、线性预测编码(LPC)等。
- ** prosodic features**:如语调、响度、停顿时间等。
3. **标注处理**:
- **情感标签标准化**:如果标签是多级或非结构化的,可能需要将其转换为预定义的情感类别,如愤怒、快乐、悲伤等。
- **标签编码**:将文本标签转化为数值或one-hot编码便于机器学习模型处理。
4. **分割与平衡**:
- 对不同情感类别的样本进行平衡,避免训练过程中某类数据过少导致模型偏向。
5. **数据划分**:
- 划分训练集、验证集和测试集,通常使用交叉验证方法确保结果的稳定性。
6. **保存和格式化**:
- 将预处理后的数据集存储为合适的格式,如CSV、numpy数组或专门用于深度学习的TensorFlow或PyTorch数据集。
如果你打算使用这些数据集,可能还需要对具体的技术栈(如使用哪种工具库,如Librosa、Kaldi或PyTorch的torchaudio)有深入的了解。
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)