前言

本博客将详细介绍基于深度学习的语音情感识别的流程及方法，之后讲针对该方法做一篇基于Pytorch的语音情感识别的实现方式。

数据集

数据集的选择

限于篇幅，具体数据集内容不再详细介绍。
推荐的语音情绪识别的数据集：

1. Emodb：来自德国的语音数据集，包含7种情绪。
2. SAVEE：The Surrey Audio-Visual Expressed Emotion。来自英国的语言数据集，包含7种情绪。
3. EMOVO：来自意大利的语音数据集，包含7种情绪。
4. BTNRH：来自美国的语音数据集，包含5种情绪。
   具体的数据集下载及来源在此不再列出，如有需要，可留言。

数据集的预处理

数据处理步骤：
1.利用FIR滤波器对其进行滤波，使得频率为 16 kHZ。
2.把所有的音频数据要转化为频谱图。（用纵轴来表示频率，横轴表示时间，energy or intensity 可以由图片的黑暗程度或颜色来编码）
且宽带语谱图的时域分辨率高、可以看见语谱图上的纵的线条；窄带语谱图的频域分辨率高、语谱图上横的线条明显。我们采用宽带语谱图。（原因还不是很懂，先这样用）
为了实现转化，我们需要将Hamming windows 设置长度5 ms with 4.4 ms overlap，DFT points=512
3.另外，我们将频谱图中大于4 kHZ的部分也丢掉了，因为在正常交流中，4000 Hz以内的频率已经足够我们进行对情绪的分类。而且还可以提升我们算法的性能。

训练和测试集

训练和测试集的选取步骤：
1.将数据进行5倍交叉验证，分成五部分。
2.数据集的第一部分被用作测试集，其它部分被用作训练集。及按照8/2比例进行训练集和测试集的分类。
3.之后，数据集的第二部分被用作测试集，其它部分被用作训练集。依次循环。
4.为了防止过拟合与数据库过小的不利影响，我们的对数据进行了增强通过添加具有+15(SNR)信噪比的white Gaussian noise（高斯白噪声）到每个音频文件中 either 10 times or 20 times.
5.在训练时我们使用了增强后的数据，而在进行测试时我们仍使用原数据。
6.最终，我们的数据被编码成One-hot vectors One hot vectors讲解
7.训练epochs 在100-4000之间

模型

Modle讲解

未完待续……