음성 감정 인식 기술의 감정 분포 문제

음성 감정 인식 기술에서 감정 분포 문제는 구체적인 코드 예제가 필요합니다

인간-컴퓨터 상호 작용 및 지능형 음성 응용 분야에서는 음성 감정 인식 기술이 널리 사용됩니다. 음성은 인간이 감정을 표현하는 주요 방법 중 하나이기 때문에 음성 신호에 대한 감정 분석을 통해 사용자의 감정적 요구를 더 잘 이해하고 대응할 수 있습니다. 그러나 음성 감정 인식에는 중요한 문제, 즉 감정 분포 문제가 있다.

감정 분포 문제는 음성 감정 인식 작업의 데이터 세트에서 서로 다른 감정 카테고리의 샘플 수의 불균형을 의미합니다. 실제 데이터 세트에서는 다양한 감정 카테고리의 샘플 분포가 고르지 않은 경우가 많으며 일부 감정 카테고리의 샘플 수가 다른 감정 카테고리의 샘플 수를 훨씬 초과합니다. 이 경우 기존 분류 알고리즘은 다수 범주에 편향되어 소수 범주에 대한 감정 인식이 좋지 않을 수 있습니다.

감정 분포 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

1. 데이터 증강

데이터 증강은 불균형한 데이터 분포를 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 방법입니다. 소수 범주 샘플에 대해 일부 변환 작업을 복사하거나 수행하면 샘플 수가 증가하여 다양한 감정 범주의 샘플 수가 더욱 균형을 이룹니다. 구체적으로, 음성 감정 인식 작업에서는 소수 범주의 샘플 수를 늘리기 위해 감정 범주가 적은 오디오 데이터에 대해 속도 변경, 소음 감소, 번역 등의 작업을 수행하는 것을 고려할 수 있습니다.

샘플 코드:

import librosa
import numpy as np

# 加载原始音频数据
audio_data, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)

# 数据增强
augmented_data = []

# 变速操作，速度增加20%
speed_factor = 1.2
augmented_data.append(librosa.effects.time_stretch(audio_data, speed_factor))

# 降噪操作，使用小波降噪算法
augmented_data.append(librosa.effects.decompose(audio_data))

# 平移操作，时间向后平移2s
shift_value = int(sr * 2)
augmented_data.append(np.roll(audio_data, shift_value))

# 存储增强后的音频数据
for idx, augmented_audio in enumerate(augmented_data):
    librosa.output.write_wav(f'augmented_audio_{idx}.wav', augmented_audio, sr)

2. 리샘플링(Resampling)

리샘플링은 업샘플링 또는 다운샘플링을 통해 데이터 집합의 각 범주별 샘플 수의 비율을 조정하여 샘플 수를 변경하는 방법입니다. 감정 분포 문제에서 리샘플링을 사용하면 소수 범주의 표본 수를 다수 범주의 표본 수에 가깝도록 조정하여 범주 표본 수의 차이를 줄일 수 있습니다.

샘플 코드:

from sklearn.utils import resample

# 样本重采样
resampled_data = []

# 将少数类别样本数量调整为多数类别样本数量
majority_samples = data[data['label'] == 'majority_label']
minority_samples = data[data['label'] == 'minority_label']
resampled_minority_samples = resample(minority_samples, n_samples=len(majority_samples))
resampled_data = pd.concat([majority_samples, resampled_minority_samples])

# 使用重采样后的样本训练分类模型

데이터 강화와 리샘플링의 두 가지 방법을 통해 음성 감정 인식 시 감정 분포 문제를 효과적으로 해결하고 소수 범주의 감정에 대한 정확한 인식률을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 최상의 인식 효과를 얻으려면 실제 상황에 따라 방법의 특정 작업 및 매개 변수를 조정해야 합니다. 동시에, 음성 감정 인식 기술의 성능과 안정성을 향상시키기 위해 특징 선택, 모델 튜닝 등의 방법을 더욱 종합적으로 고려할 수 있습니다.

위 내용은 음성 감정 인식 기술의 감정 분포 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!