本项目是一个语音情感识别项目，使用多种的预处理方法，使用多种模型，实现了语音情感识别。
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- Anaconda 3
- Python 3.8
- Pytorch 1.13.1
- Windows 10 or Ubuntu 18.04
| 模型 | Params(M) | 预处理方法 | 数据集 | 类别数量 | 准确率 | 获取模型 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BiLSTM | 2.10 | Emotion2Vec | RAVDESS | 8 | 0.85333 | 加入知识星球获取 |
| BiLSTM | 1.87 | CustomFeature | RAVDESS | 8 | 0.68666 | 加入知识星球获取 |
| BaseModel | 0.19 | Emotion2Vec | RAVDESS | 8 | 0.85333 | 加入知识星球获取 |
| BaseModel | 0.08 | CustomFeature | RAVDESS | 8 | 0.68000 | 加入知识星球获取 |
| BiLSTM | 2.10 | Emotion2Vec | 更大数据集 | 9 | 0.91826 | 加入知识星球获取 |
| BiLSTM | 1.87 | CustomFeature | 更大数据集 | 9 | 0.90817 | 加入知识星球获取 |
| BaseModel | 0.19 | Emotion2Vec | 更大数据集 | 9 | 0.92870 | 加入知识星球获取 |
| BaseModel | 0.08 | CustomFeature | 更大数据集 | 9 | 0.91026 | 加入知识星球获取 |
说明：
- RAVDESS数据集只使用
Audio_Speech_Actors_01-24.zip - 更大数据集数据集有近2.5万条数据，做了数据量均衡的，知识星球也提供了该数据集的特征数据。
- 首先安装的是Pytorch的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。
conda install pytorch==2.2.1 torchvision==0.17.1 torchaudio==2.2.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia- 安装mser库。
使用pip安装，命令如下：
python -m pip install mser -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple建议源码安装，源码安装能保证使用最新代码。
git clone https://github.com/yeyupiaoling/SpeechEmotionRecognition-Pytorch.git
cd SpeechEmotionRecognition-Pytorch/
pip install .在使用时只需要设置--use_ms_model=iic/emotion2vec_plus_base参数和音频路径即可。
python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --use_ms_model=iic/emotion2vec_plus_base输出如下：
[2024-07-02 19:45:36.154355 INFO ] emotion2vec_predict:__init__:27 - 成功加载模型：models/iic/emotion2vec_plus_base
音频：dataset/test.wav 的预测结果标签为：生气，得分：1.0
生成数据列表，用于下一步的读取需要，项目默认提供一个数据集RAVDESS，这个数据集的介绍页面，这个数据包含中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶八种情感，本项目只使用里面的Audio_Speech_Actors_01-24.zip，数据集，说话的语句只有Kids are talking by the door和Dogs are sitting by the door，可以说这个训练集是非常简单的。下载这个数据集并解压到dataset目录下。
然后执行create_data.py里面的create_ravdess_list('dataset/Audio_Speech_Actors_01-24', 'dataset')函数即可生成数据列表，同时也生成归一化文件，具体看代码。
python create_data.py如果自定义数据集，可以按照下面格式，audio_path为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在dataset/audio目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在3秒左右，如 dataset/audio/angry/······。audio是数据列表存放的位置，生成的数据类别的格式为 音频路径\t音频对应的类别标签，音频路径和标签用制表符 \t分开。读者也可以根据自己存放数据的方式修改以下函数。
执行create_data.py里面的get_data_list('dataset/audios', 'dataset')函数即可生成数据列表，同时也生成归一化文件，具体看代码。
python create_data.py生成的列表是长这样的，前面是音频的路径，后面是该音频对应的标签，从0开始，路径和标签之间用\t隔开。
dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_13/03-01-01-01-02-01-13.wav 0
dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_01/03-01-02-01-01-01-01.wav 1
dataset/Audio_Speech_Actors_01-24/Actor_01/03-01-03-02-01-01-01.wav 2注意： create_data.py里面的create_standard('configs/bi_lstm.yml')函数必须要执行的，这个是生成归一化的文件。
在训练过程中，首先是要读取音频数据，然后提取特征，最后再进行训练。其中读取音频数据、提取特征也是比较消耗时间的，所以我们可以选择提前提取好取特征，训练模型的是就可以直接加载提取好的特征，这样训练速度会更快。这个提取特征是可选择，如果没有提取好的特征，训练模型的时候就会从读取音频数据，然后提取特征开始。提取特征步骤如下：
- 执行
extract_features.py，提取特征，特征会保存在dataset/features目录下，并生成新的数据列表train_list_features.txt和test_list_features.txt。
python extract_features.py --configs=configs/bi_lstm.yml --save_dir=dataset/features- 修改配置文件，将
dataset_conf.train_list和dataset_conf.test_list修改为train_list_features.txt和test_list_features.txt。
训练有两个方法，第一个是提前提取特征，保持在本地，然后在进行训练，这种方法的好处就是训练特别快，因为本项目的特征提取方法比较慢，如果在训练中要提取特征，那么训练会很慢，缺点是没办法使用随机数据增强。第二种就是在训练过程中提取特征，这种好处是可以使用随机数据增强，缺点是训练比较慢。
- 提取特征（可选），执行
extract_features.py程序即可，特征提取完成需要修改configs/bi_lstm.yml里面的train_list和test_list，将它们修改为新生成的数据列表路径。
python extract_features.py --configs=configs/bi_lstm.yml输出日志：
·······
100%████████████████████████████| 1290/1290 [01:39<00:00, 12.99it/s]
[2024-02-03 14:57:00.699338 INFO ] trainer:get_standard_file:136 - 归一化文件保存在：dataset/standard.m
[2024-02-03 14:57:00.700046 INFO ] featurizer:__init__:23 - 使用的特征方法为 Emotion2Vec
100%|████████████████████████████| 1290/1290 [01:36<00:00, 13.40it/s]
[2024-02-03 14:58:36.941253 INFO ] trainer:extract_features:162 - dataset/train_list.txt列表中的数据已提取特征完成，新列表为：dataset/train_list_features.txt
100%|██████████████████████████████| 150/150 [00:11<00:00, 13.52it/s]
[2024-02-03 14:58:48.036661 INFO ] trainer:extract_features:162 - dataset/test_list.txt列表中的数据已提取特征完成，新列表为：dataset/test_list_features.txt
不管是否提前提取特征，接着都可以开始训练模型了，创建 train.py。配置文件里面的参数一般不需要修改，但是这几个是需要根据自己实际的数据集进行调整的，首先最重要的就是分类大小dataset_conf.num_class，这个每个数据集的分类大小可能不一样，根据自己的实际情况设定。然后是dataset_conf.batch_size，如果是显存不够的话，可以减小这个参数。
# 单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --configs=configs/bi_lstm.yml
# 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.py --configs=configs/bi_lstm.yml训练输出日志：
[2024-02-03 15:09:26.166181 INFO ] utils:print_arguments:14 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2024-02-03 15:09:26.166281 INFO ] utils:print_arguments:16 - configs: configs/bi_lstm.yml
[2024-02-03 15:09:26.166358 INFO ] utils:print_arguments:16 - local_rank: 0
[2024-02-03 15:09:26.166427 INFO ] utils:print_arguments:16 - pretrained_model: None
[2024-02-03 15:09:26.166494 INFO ] utils:print_arguments:16 - resume_model: None
[2024-02-03 15:09:26.166550 INFO ] utils:print_arguments:16 - save_model_path: models/
[2024-02-03 15:09:26.166613 INFO ] utils:print_arguments:16 - use_gpu: True
[2024-02-03 15:09:26.166676 INFO ] utils:print_arguments:17 - ------------------------------------------------
[2024-02-03 15:09:26.176508 INFO ] utils:print_arguments:19 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2024-02-03 15:09:26.176604 INFO ] utils:print_arguments:22 - dataset_conf:
[2024-02-03 15:09:26.176673 INFO ] utils:print_arguments:25 - aug_conf:
[2024-02-03 15:09:26.176736 INFO ] utils:print_arguments:27 - noise_aug_prob: 0.2
[2024-02-03 15:09:26.176792 INFO ] utils:print_arguments:27 - noise_dir: dataset/noise
[2024-02-03 15:09:26.176861 INFO ] utils:print_arguments:27 - speed_perturb: True
[2024-02-03 15:09:26.176914 INFO ] utils:print_arguments:27 - volume_aug_prob: 0.2
[2024-02-03 15:09:26.176966 INFO ] utils:print_arguments:27 - volume_perturb: False
[2024-02-03 15:09:26.177017 INFO ] utils:print_arguments:25 - dataLoader:
[2024-02-03 15:09:26.177070 INFO ] utils:print_arguments:27 - batch_size: 32
[2024-02-03 15:09:26.177151 INFO ] utils:print_arguments:27 - num_workers: 4
[2024-02-03 15:09:26.177224 INFO ] utils:print_arguments:29 - do_vad: False
[2024-02-03 15:09:26.177275 INFO ] utils:print_arguments:25 - eval_conf:
[2024-02-03 15:09:26.177328 INFO ] utils:print_arguments:27 - batch_size: 1
[2024-02-03 15:09:26.177387 INFO ] utils:print_arguments:27 - max_duration: 3
[2024-02-03 15:09:26.177438 INFO ] utils:print_arguments:29 - label_list_path: dataset/label_list.txt
[2024-02-03 15:09:26.177489 INFO ] utils:print_arguments:29 - max_duration: 3
[2024-02-03 15:09:26.177542 INFO ] utils:print_arguments:29 - min_duration: 0.5
[2024-02-03 15:09:26.177593 INFO ] utils:print_arguments:29 - sample_rate: 16000
[2024-02-03 15:09:26.177647 INFO ] utils:print_arguments:29 - scaler_path: dataset/standard.m
[2024-02-03 15:09:26.177699 INFO ] utils:print_arguments:29 - target_dB: -20
[2024-02-03 15:09:26.177749 INFO ] utils:print_arguments:29 - test_list: dataset/test_list.txt
[2024-02-03 15:09:26.177800 INFO ] utils:print_arguments:29 - train_list: dataset/train_list.txt
[2024-02-03 15:09:26.177851 INFO ] utils:print_arguments:29 - use_dB_normalization: False
[2024-02-03 15:09:26.177905 INFO ] utils:print_arguments:22 - model_conf:
[2024-02-03 15:09:26.177959 INFO ] utils:print_arguments:29 - num_class: None
[2024-02-03 15:09:26.178011 INFO ] utils:print_arguments:22 - optimizer_conf:
[2024-02-03 15:09:26.178066 INFO ] utils:print_arguments:29 - learning_rate: 0.001
[2024-02-03 15:09:26.178118 INFO ] utils:print_arguments:29 - optimizer: Adam
[2024-02-03 15:09:26.178173 INFO ] utils:print_arguments:29 - scheduler: WarmupCosineSchedulerLR
[2024-02-03 15:09:26.178224 INFO ] utils:print_arguments:25 - scheduler_args:
[2024-02-03 15:09:26.178277 INFO ] utils:print_arguments:27 - max_lr: 0.001
[2024-02-03 15:09:26.178330 INFO ] utils:print_arguments:27 - min_lr: 1e-05
[2024-02-03 15:09:26.178381 INFO ] utils:print_arguments:27 - warmup_epoch: 5
[2024-02-03 15:09:26.178434 INFO ] utils:print_arguments:29 - weight_decay: 1e-06
[2024-02-03 15:09:26.178485 INFO ] utils:print_arguments:22 - preprocess_conf:
[2024-02-03 15:09:26.178537 INFO ] utils:print_arguments:29 - feature_method: Emotion2Vec
[2024-02-03 15:09:26.178588 INFO ] utils:print_arguments:25 - method_args:
[2024-02-03 15:09:26.178644 INFO ] utils:print_arguments:27 - granularity: utterance
[2024-02-03 15:09:26.178695 INFO ] utils:print_arguments:22 - train_conf:
[2024-02-03 15:09:26.178748 INFO ] utils:print_arguments:29 - enable_amp: False
[2024-02-03 15:09:26.178800 INFO ] utils:print_arguments:29 - log_interval: 10
[2024-02-03 15:09:26.178852 INFO ] utils:print_arguments:29 - loss_weight: None
[2024-02-03 15:09:26.178906 INFO ] utils:print_arguments:29 - max_epoch: 60
[2024-02-03 15:09:26.178957 INFO ] utils:print_arguments:29 - use_compile: False
[2024-02-03 15:09:26.179008 INFO ] utils:print_arguments:31 - use_model: BiLSTM
[2024-02-03 15:09:26.179059 INFO ] utils:print_arguments:32 - ------------------------------------------------
[2024-02-03 15:09:26.179184 WARNING] trainer:__init__:69 - Emotion2Vec特征提取方法不支持多线程，已自动使用单线程提取特征！
[2024-02-03 15:09:26.198994 INFO ] featurizer:__init__:23 - 使用的特征方法为 Emotion2Vec
==========================================================================================
Layer (type:depth-idx) Output Shape Param #
==========================================================================================
BiLSTM [1, 8] --
├─Linear: 1-1 [1, 512] 393,728
├─LSTM: 1-2 [1, 1, 512] 1,576,960
├─Tanh: 1-3 [1, 512] --
├─Dropout: 1-4 [1, 512] --
├─Linear: 1-5 [1, 256] 131,328
├─ReLU: 1-6 [1, 256] --
├─Linear: 1-7 [1, 8] 2,056
==========================================================================================
Total params: 2,104,072
Trainable params: 2,104,072
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (Units.MEGABYTES): 2.10
==========================================================================================
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.01
Params size (MB): 8.42
Estimated Total Size (MB): 8.43
==========================================================================================
[2024-02-05 15:09:31.551738 INFO ] trainer:train:378 - 训练数据：4407
[2024-02-05 15:09:32.951738 INFO ] trainer:__train_epoch:362 - Train epoch: [1/60], batch: [0/41], loss: 2.07688, accuracy: 0.15625, learning rate: 0.00001000, speed: 5.35 data/sec, eta: 4:05:18
[2024-02-05 15:09:56.525906 INFO ] trainer:__train_epoch:362 - Train epoch: [1/60], batch: [10/41], loss: 2.05963, accuracy: 0.22187, learning rate: 0.00005829, speed: 13.57 data/sec, eta: 1:36:15
····················
执行下面命令执行评估。
python eval.py --configs=configs/bi_lstm.yml评估输出如下：
[2024-02-03 15:13:25.469242 INFO ] trainer:evaluate:461 - 成功加载模型：models/BiLSTM_Emotion2Vec/best_model/model.pth
100%|██████████████████████████████| 150/150 [00:00<00:00, 1281.96it/s]
评估消耗时间：1s，loss：0.61840，accuracy：0.87333评估会出来输出准确率，还保存了混淆矩阵图片，保存路径output/images/，如下。
注意：如果类别标签是中文的，需要设置安装字体才能正常显示，一般情况下Windows无需安装，Ubuntu需要安装。如果Windows确实是确实字体，只需要字体文件这里下载.ttf格式的文件，复制到C:\Windows\Fonts即可。Ubuntu系统操作如下。
- 安装字体
git clone https://github.com/tracyone/program_font && cd program_font && ./install.sh- 执行下面Python代码
import matplotlib
import shutil
import os
path = matplotlib.matplotlib_fname()
path = path.replace('matplotlibrc', 'fonts/ttf/')
print(path)
shutil.copy('/usr/share/fonts/MyFonts/simhei.ttf', path)
user_dir = os.path.expanduser('~')
shutil.rmtree(f'{user_dir}/.cache/matplotlib', ignore_errors=True)在训练结束之后，我们得到了一个模型参数文件，我们使用这个模型预测音频。
python infer.py --audio_path=dataset/test.wav输出如下：
成功加载模型参数：models/BiLSTM_Emotion2Vec/best_model/model.pth
[2024-07-02 19:48:42.864262 INFO ] emotion2vec_predict:__init__:27 - 成功加载模型：models/iic/emotion2vec_base
音频：dataset/test.wav 的预测结果标签为：angry，得分：0.99995
项目已经提供了Emotion2vec模型，使用ModelScope公开的Emotion2vec模型预测音频。在使用时只需要设置--use_ms_model参数即可，不需要额外配置文件和指定模型路径，首次使用时会自动下载模型文件。支持iic/emotion2vec_plus_seed、iic/emotion2vec_plus_base、iic/emotion2vec_plus_large三个模型。
python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --use_ms_model=iic/emotion2vec_plus_base输出如下：
[2024-07-02 19:45:36.154355 INFO ] emotion2vec_predict:__init__:27 - 成功加载模型：models/iic/emotion2vec_plus_base
音频：dataset/test.wav 的预测结果标签为：生气，得分：1.0
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