摘要:本文为大家带来InterSpeech2020 语音情感分析25篇论文中的其中8篇的总结. 本文分享自华为云社区<INTERSPEECH2020 语音情感分析论文总结一>,原文作者:Tython. 1. Learning Utterance-level Representations with Label Smoothing for Speech Emotion Recognition(INTERSPEECH2020) (1)数据处理:IEMOCAP四分类,leave-one-speake

一:LLDs特征和HSFs特征 (1)首先区分一下frame和utterance,frame就是一帧语音.utterance是一段语音,是比帧高一级的语音单位,通常指一句话,一个语音样本.utterance由多帧语音组成,通常对一个utterance做分帧来得到多帧信号. (2)LLDs(low level descriptors)LLDs指的是手工设计的一些低水平特征,一般是在一帧语音上进行的计算,是用来表示一帧语音的特征. (3)HSFs(high level statistics func

一:An Attention Pooling based Representation Learning Method for Speech Emotion Recognition(2018 InterSpeech) (1)论文的模型如下图,输入声谱图,CNN先用两个不同的卷积核分别提取时域特征和频域特征,concat后喂给后面的CNN,在最后一层使用attention pooling的技术,在IEMOCAP的四类情感上取得71.8% 的weighted accuracy (WA) 和68% 的

一:Emotion Recognition from Human Speech Using Temporal Information and Deep Learning(2018 InterSpeech) (1)分帧加窗,每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征,每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧,所以输入为20x512的矩阵.每个样本归一化到0均值1标准差(根据对应的说话人).使用的数据集为EmoDB. (2)准确率为88.9% 二:Speec

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

欢迎使用AI语音验证码识别v4.0程序程序调用方法:http://code.hbadmin.com/?url=http://code.hbadmin.com/demo/2118534.wav [试听]参数解释:url=语音验证码远程访问地址

一.介绍 1.第一步录音存入本地 2.调用百度语音识别sdk 注意点:百度语音识别对声音源有要求,比特率必须是256kbps 二.代码 #安装必要库 pip install baidu-aip #百度sdk pip install pyaudio import wave import pyaudio from aip import AipSpeech def record(): # 定义数据流块 CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 # 想要百度识别,下面这

#coding:utf-8 ## 先去ffmpeg官网下载(https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/),好了之后解压缩,配一下环境变量 ## 打开cmd,运行命令,安装如下的包 ## pip install baidu-aip ## pip install pydub ## pip install PyAudio ## pip install Wave """ 调用百度语音api """ from aip import

原创作者 | 王翔 论文名称: Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 文献链接: https://arxiv.org/abs/2109.13532 01 前言 1.论文的相关背景 Prompt Learning通过设计一组合适的prompt将下游任务的输入输出形式重构成预训练任务中的形式,充分利用预训练阶段学习的信息,减少训练模型对大规模标注数据集的需求. 例如对于用户评论的情感分析任务:判断用户评论的"交通太不方便了."这句话蕴含的

1 安装库文件 2修改两个地方 最简单的 # 将输入文字转化为语音信号输出 import speech while True: speech.say("请输入:") str = input("请输入:") speech.say("你输入的内容是: ") speech.say(str) 功能复杂 import speech import win32api import os import sys import time import win32co

原创帖子,转载请说明出处 一.RNN神经网络结构 RNN隐藏层神经元的连接方式和普通神经网路的连接方式有一个非常明显的区别,就是同一层的神经元的输出也成为了这一层神经元的输入.当然同一时刻的输出是不可能作为这个时刻的输入的.所以是前一个时刻(t-1)的输出作为这个时刻(t)的输入. 序列结构展开示意图,s为隐藏层,o为输出层,x为输入层,U为输入层到隐层的权重矩阵,V则是隐层到输出层的权重矩阵,这个网络在t时刻接收到输入  之后,隐藏层的值是  ,输出值是  .关键一点是,  的值不仅仅取决于 

 Appium无法识别的一些图片元素,必须先通过图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题. 1.先在terminer运行安装命令: pip install robotframework-appiumlibrary 在目录:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/AppiumLibrary/keywords  下的_element.py 添加以下方法(click_img)就好了. 2.代

禁用长按UIWebView时放大镜及选择功能: //通过js调用 - (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView*)webView { // Disable user selection [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.documentElement.style.webkitUserSelect='none';"]; // Disable callout,禁止长按链接弹

原文献名称 Predicting Domain Generation Algorithms with Long Short-Term Memory Networks原文作者 Jonathan Woodbridge, Hyrum S. Anderson, Anjum Ahuja, and Daniel Grant The LSTM cell’s design with multiplicative gates allows a network to store and access state o

步骤 1)安装R.windows操作系统安装包的链接:https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ 2)切换当前路径为脚本所在路径 点击 文件 > 改变工作目录 3)运行脚本 点击 文件 > 运行R脚本文件 如果希望自己生成训练数据,就运行生成训练数据的脚本.如果只是想生成测试数据,就运行生成测试数据的脚本. 生成训练数据的脚本 将男声的音频文件置于male文件夹下,将女声的音频文件置于female文件夹下 packages <- c('tun

动机(Motivation) 在自动语音识别(Automated Speech Recognition, ASR)中,只是把语音内容转成文字,但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息,比如语调,情感,响度.这些信息对于语音的理解也是很重要的.本文关注其中一个点,如何识别出语音的情感,即语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER). 语音情感识别的三个难点 1. 感情是主观的:不同人对于同一段语音,理解出的情感不尽相同,而且存在一定的文化差异. 2. 感情在语

目录 一.背景 二.同声传译插件介绍 1. 微信小程序后台添加插件 2. 微信小程序启用插件 三.语音同步转换的前端实现 1.界面UI与操作 2.代码实现 四.后端SpringBoot实现语音文件上传webApi 1.SpringBoot项目API相关结构树 2.文件上传工具类的实现 3.小程序上传文件接口的实现 4.小程序上传文件接口的查看 五.实际测试 一.背景 在小程序的一些应用场景中,会有语音转文字的需求.原有的做法一般是先通过小程序的录音功能录下语音文件,然后再通过调用语音智能识别We

2016中国人工智能企业TOP100 不论在学界还是业界,均有代表人物对人工智能表示了担忧,如史蒂芬·霍金和比尔·盖茨.尽管如此,国内外科技巨头都积极发力人工智能,一波波创业者也相继涌入.人工智能成为当下最炙手可热的科技力量. 科技这把双刃剑始终代表着人类对于自身的超越,对于更高级智慧的探索,以及无限的好奇心和创造力.科技的发展犹如一条直线,无可逆转.人类只有深入了解它,才能更好地应对并驾驭它. 类人是人工智能的第三阶段,有情感.会思考.能行动 丰富的海量数据.强大的计算模型.深度学习和人脑芯片

上个月,我们发布了牛津计划机器学习的情感识别API,能够帮助不同平台的开发者轻松添加智能应用,而无需精通人工智能领域.牛津计划仅仅是微软在人工智能领域探索中的一个实例,而我们的期望是实现更加注重个人使用体验和更优性能的产品,逐渐实现它看.听.说.理解甚至是进行推论的性能. 现在,声纹识别API和视频API已经公开预览,自定义识别智能服务(CRIS)可通过www.ProjectOxford.ai进行访问. CRIS能提供开发者构建针对特定词库.环境.或用户群的语音识别系统.视频API使得分析和自动

2016年3月30日:微软在Build 2016开发者大会中发布“认知服务”. 在Build 2016开发者大会中,微软发布了新的智能服务:微软认知服务(Microsoft Cognitive Services).该服务集合了多种智能API以及知识API.借助这些API,开发者可以开发出更智能,更有吸引力的产品.微软认知服务集合了多种来自Bing,前“牛津计划“等项目的智能API.应用了这些API的系统能看,能听,能说话,并且能理解和解读我们通过自然交流方法所传达的需求.同时,服务中包括的知识A