介绍一下AVEC数据集
时间: 2023-03-10 22:35:30 浏览: 934
AVEC2014数据集下载
AVEC数据集是由欧洲自然语言处理研究所(ELRA)和欧洲机器学习网络(EAMN)联合制作的一个语音识别数据集。它包含来自全球不同地区的语音记录,可用于语音识别,语音语义理解,自然语言理解和语音合成等任务。
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【项目介绍】
基于ResNet网络+AVEC2014数据集实现抑郁症诊断python源码+数据集+运行说明.zip
ResNet网络的应用—抑郁症诊断
使用数据集:**AVEC2014**
数据集下载地址 AVEC2014
提取码:AVEC
预处理:
1.**采样**,AVEC2013每个视频取100帧,保留原始label
2.**人脸对齐裁剪**,使用**MTCNN**工具
### 文件介绍
preprocess.py 主要用于预处理视频信息,从中提取帧,并在视频帧中提取人脸
函数:generate_label_file() 将运来的label合并为一个csv文件
函数:get_img() 抽取视频帧,每个视频按间隔抽取100-105帧
函数:get_face() 使用MTCNN提取人脸,并分割图片
model.py 模型的网络结构
load_data.py 获取图片存放路径以及将标签与之对应
writer.py 创建Tensorboard记录器,保存训练过程损失
dataset.py 继承torch.utils.Dataset,负责将数据转化为torch.utils.data.DataLoader可以处理的迭代器
train.py 模型训练
validate.py 验证模型
test.py 测试模型的性能,并记录预测分数,保存在testInfo.csv,记录了每张图片的路径,label,预测分数
main.py 模型训练入口文件
img 提取的视频帧文件
log Tensorboard日志文件
model_dict 训练好的模型参数文件
processed 存放预处理完成之后的人脸图片,label文件
AVEC2014 数据集存放位置
查看训练日志方法:
安装tensorboard库之后,输入命令tensorboard --lofdir log_dir_path,打开命令执行后出现的网址即可
log_dir_path是存放Tensorboard日志文件的文件夹路径
运行顺序:preprocess.py--->main.py--->test.py
【备注】
1.项目代码均经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验!
2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。
3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。
4.鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。
5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈!