Perbezaan aksen dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan

Masalah perbezaan aksen dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan pesat teknologi pengecaman pertuturan dan kecerdasan buatan, Emosi pertuturan pengiktirafan telah menjadi bidang penyelidikan yang telah menarik perhatian ramai. Mengenal pasti keadaan emosi penutur dengan tepat adalah sangat penting kepada bidang seperti interaksi manusia-komputer dan analisis sentimen. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, perbezaan dalam aksen antara pembesar suara yang berbeza membawa kepada penurunan dalam prestasi pengecaman emosi. Artikel ini akan membincangkan isu perbezaan aksen dalam pengecaman emosi pertuturan dan memberikan contoh kod khusus.

aksen merujuk kepada ciri fonetik khusus yang dipersembahkan oleh penutur dalam sebutan, dan merupakan perbezaan individu dalam sebutan pengguna bahasa. Ciri fonetik yang berbeza selalunya berkaitan dengan wilayah penutur, budaya, bahasa ibunda dan faktor lain. Perbezaan ini boleh menyebabkan kesukaran dalam pengecaman emosi pertuturan, kerana aksen yang berbeza mungkin sepadan dengan ekspresi emosi yang berbeza. Sebagai contoh, orang di sesetengah kawasan mempunyai irama yang pantas dalam sebutan mereka, manakala orang di kawasan lain mempunyai sebutan yang lebih perlahan dan lebih mantap. Perbezaan ini selalunya mempengaruhi pengekstrakan dan analisis ciri bunyi oleh sistem pengecaman emosi.

Untuk menyelesaikan masalah perbezaan loghat, anda boleh meneruskan langkah berikut:

Pertama, anda perlu mencipta set latihan dengan berbilang sampel loghat. Set latihan ini harus mengandungi sampel pertuturan daripada pembesar suara dalam wilayah dan bahasa yang berbeza, dan sampel ini sepatutnya telah melabelkan kategori emosi. Anda boleh menggunakan set data suara sedia ada, seperti IEMOCAP, RAVDESS, dsb., atau merakam sendiri sampel suara untuk membina set latihan.

Seterusnya, model pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk pengecaman emosi pertuturan. Pada masa ini, model yang biasa digunakan termasuk rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian neural berulang (RNN). Model ini boleh mengekstrak ciri utama dalam pertuturan dan melakukan klasifikasi emosi. Apabila melatih model, sampel aksen boleh dimasukkan bersama dengan label emosi dan terlatih hujung ke hujung.

Namun, masalah perbezaan loghat bukanlah mudah untuk diselesaikan. Satu pendekatan yang mungkin adalah menggunakan teknik penambahan data untuk meningkatkan keteguhan model. Contohnya, gangguan kelajuan boleh dilakukan pada sampel pertuturan supaya model dapat melakukan pengecaman aksen yang baik dengan irama yang berbeza. Selain itu, kaedah pembelajaran pemindahan juga boleh digunakan untuk menggunakan parameter model yang dilatih daripada tugas pertuturan lain sebagai parameter awal, dan kemudian memperhalusi sampel aksen. Ini memendekkan masa latihan dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

Berikut ialah contoh kod ringkas yang menggunakan rangkaian neural konvolusional (CNN) untuk pengecaman emosi pertuturan:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 100, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
X_train = np.load('train_data.npy')
Y_train = np.load('train_labels.npy')
X_test = np.load('test_data.npy')
Y_test = np.load('test_labels.npy')

# 将数据转化为CNN输入的shape
X_train = X_train.reshape(-1, 40, 100, 1)
X_test = X_test.reshape(-1, 40, 100, 1)

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, Y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Contoh di atas ialah model rangkaian saraf konvolusi yang ringkas, input ialah matriks ciri pertuturan 40x100, dan output ialah kebarangkalian 6 kategori emosi. Ia boleh diselaraskan dan diperbaiki mengikut keadaan sebenar.

Ringkasnya, perbezaan loghat ialah cabaran utama yang mempengaruhi pengecaman emosi pertuturan. Dengan membina set latihan yang mengandungi berbilang sampel aksen dan menggunakan model pembelajaran mendalam untuk latihan, masalah perbezaan aksen boleh diselesaikan pada tahap tertentu. Pada masa yang sama, kaedah seperti peningkatan data dan pembelajaran pemindahan juga boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi model. Saya berharap kandungan di atas akan membantu dalam menyelesaikan masalah perbezaan aksen dalam pengecaman emosi pertuturan.

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan aksen dalam teknologi pengecaman emosi pertuturan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!