Keras实现语音情感识别：LSTM、CNN、SVM、MLP模型对比

资源摘要信息:"语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）是一个将语音信号分析并识别出其中情感内容的过程。该技术的应用范围广泛，包括人机交互、情感计算、安全监控等领域。在本项目中，我们使用了Keras框架来实现基于深度学习的语音情感识别模型，并对特征提取过程进行了改进，使得识别准确率提升到了约80%。Keras是一个高级神经网络API，它使用Python编写，能够运行在TensorFlow, CNTK或Theano之上。实现模型的结构如下，模型均存放在项目的models目录下。 模型具体实现包含以下几个部分： 1. common.py：这是一个所有模型共用的基础类文件，其中定义了一些公共的方法和属性。 2. dnn文件夹：包含基于深度神经网络的实现，其中包括： - dnn.py：所有深度神经网络模型的基类，定义了深度网络的基础架构和运行流程。 - cnn.py：卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN），CNN在图像处理领域广泛应用，但在处理序列数据时也有出色的表现，适用于语音信号的特征提取。 - lstm.py：长短期记忆网络模型（Long Short-Term Memory, LSTM），LSTM特别适合处理和预测时间序列数据中的重要事件，能够捕捉到语音信号中的时序特征。 3. ml.py：实现多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP），MLP是一类简单的前馈神经网络模型，由至少三层的神经元组成，不包含环形连接。 在环境配置方面，该项目使用了Python 3.6.7版本，并且依赖于Keras 2.2.4库。Python 3.6版本在语言和库的支持上已经非常成熟，是进行深度学习研究和开发的常用语言版本。Keras作为一个用户友好、模块化、可扩展的神经网络库，因其简洁的API而广受开发者青睐。 此外，项目中还涉及到了特征提取的改进。特征提取是从原始语音信号中提取出有利于情感识别的信息。在语音信号处理中，常用的方法包括但不限于Mel频率倒谱系数（MFCC）、基频（F0）、共振峰（Formant）等。本项目通过优化特征提取的算法或方法，有效提高了情感识别的准确率。 在项目标签方面，我们可以看到'svm', 'cnn', 'lstm', 'mlp'这些关键词，这表示项目还涉及到了其他机器学习模型和技术。'opensmile'是一个专门用于提取语音特征的工具，提供了许多现成的语音特征提取算法。'speech-emotion-recognition'则直接指出了项目的主要研究领域。而'Python'作为项目的主要编程语言，是实现这些模型和算法的基础工具。 最后，压缩包子文件的文件名称列表显示的'Speech-Emotion-Recognition-master'暗示了该项目是一个完整的、可供学习和参考的开源资源。开发者可以下载该资源，并通过阅读源代码、文档来深入了解语音情感识别的实现细节。对于对深度学习、机器学习和语音信号处理感兴趣的读者，这是一个非常好的学习材料。"