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听音识情绪 | 程序员手把手教你搭建神经网络，更快get女朋友情绪，求生欲max！

2022-08-09 18:35:00 【51CTO】

听音识情绪 | 程序员手把手教你搭建神经网络，更快get女朋友情绪，求生欲max！_人工智能

作者：韩信子@ ShowMeAI
深度学习实战系列： https://www.showmeai.tech/tutorials/42
NLP实战系列: https://www.showmeai.tech/tutorials/45
本文地址： https://www.showmeai.tech/article-detail/291
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《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”

这说的是人对于一种事物有感而生，必然表现在声音上。而晚清名臣曾国藩也提到，他在认人识人中有自己独到的方法，其中，特别喜欢通过声音来识别人才。他认为，声音不仅能反映出一个人的贵贱和修养，也能听出其内心情绪变化。结合这个方法他一生提拔了大量人才。

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既然声音对一个人的情绪性格表现这么明显，AI算法能不能根据声音识别情绪和气氛呢？如果来电话的女朋友，一张口AI就知道是什么情绪状态，钢铁直男小哥哥们可能求生欲技能可以plus max。

在本篇内容中，ShowMeAI就针对「语音情感识别任务」，手把手带大家来构建一个处理和分类语音检测情绪的系统。

背景概述

要完成语音情绪识别任务，我们先来了解一点基础知识：

语音包括三类不同的特征：
词汇特征（使用的词汇）
视觉特征（说话者的表达方式）
声学特征（音高、音调、抖动等声音属性）

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我们当然可以基于词汇（文本）或者视觉信息来做情绪分类，在本篇内容中我们聚焦在声学特征进行分类，我们构建一个深度学习的神经网络来完成这个任务。

当然使用深度学习网络进行情绪识别也有其自身的挑战。大家都知道，情绪是高度主观的，解释因人而异；而且很多时候，我们很难将情绪归类为单一类别，我们在任何给定时间都可能感受到一系列情绪。所以真实解决这个问题的时候，数据的采集和标注其实是一个有挑战的任务。

数据说明

在本篇中，ShowMeAI使用到的是公开数据集RAVDESS来训练该模型。RAVDESS 数据集包含1440个文件，覆盖两种不同类型的数据：演讲和歌曲。由24位专业演员（12位女性，12位男性）录制，语音情绪包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶。每种情绪都包含2种不同的程度（正常，强烈）。

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数据可以在 kaggle平台数据页下载，大家也可以在ShowMeAI的百度网盘中直接下载整理好的版本。

实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击这里获取本文 [4] 搭建基于深度学习的语音情感识别系统『RAVDESS Emotional speech audio 数据集』

ShowMeAI官方GitHub： https://github.com/ShowMeAI-Hub

神经网络开发应用

我们使用神经网络来对音频数据进行理解和分析预估，有不同的神经网络可以使用（多层感知器、 CNN 和 LSTM 等都可以处理音频时序数据），基于效率和效果考虑，我们下面会构建深度卷积神经网络来对音频文件中的情绪进行分类。

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关于卷积神经网络的详细知识可以参考 ShowMeAI下述教程：
深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读中的文章 卷积神经网络解读
深度学习与计算机视觉教程中的文章 卷积神经网络详解

① 数据导入与简单分析

我们首先导入数据，并做一点简单的可视化和分析，这里的音频数据我们会使用 LibROSA工具库来处理和绘图（波形和频谱图）。

针对语音相关的任务（语音识别、声纹识别等），MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient，Mel频率倒谱系数）是非常有效的表征特征。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，它广泛地应用在语音各项任务中。使用 LibROSA 包可以轻松导入音频数据并提取 MFCC 格式信息。

# 导入工具库
import librosa
import librosa.display
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
import os, sys
import matplotlib.pyplot as plt

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# 读取音频数据
data, sampling_rate = librosa.load('Data/03-02-06-02-02-02-12.wav')

# 绘制音频图像
%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(15, 5))
librosa.display.waveshow(data, sr=sampling_rate)

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我们得到了如下的音频波形图

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下面我们绘制一下音频的频谱图

import scipy.io.wavfile

sr,x = scipy.io.wavfile.read('RawData/03-02-06-02-02-02-12.wav')

# 参数: 10ms一步, 30ms窗长
nstep = int(sr * 0.01)
nwin  = int(sr * 0.03)
nfft = nwin

window = np.hamming(nwin)


nn = range(nwin, len(x), nstep)
X = np.zeros( (len(nn), nfft//2) )

for i,n in enumerate(nn):
    xseg = x[n-nwin:n]
    z = np.fft.fft(window * xseg, nfft)
    X[i,:] = np.log(np.abs(z[:nfft//2]))

plt.imshow(X.T, interpolation='nearest',
    origin='lower',
    aspect='auto')

plt.show()

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生成的频谱图如下图所示。

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② 数据标签构建与映射

下一步我们来构建一下分类问题的标签数据

feeling_list=[]

# 所有数据
mylist= os.listdir('Data/')

# 遍历数据
for item in mylist:
    if item[6:-16]=='02' and int(item[18:-4])%2==0:
        feeling_list.append('female_calm') #女性平静
    elif item[6:-16]=='02' and int(item[18:-4])%2==1:
        feeling_list.append('male_calm') #男性平静
    elif item[6:-16]=='03' and int(item[18:-4])%2==0:
        feeling_list.append('female_happy') #女性开心
    elif item[6:-16]=='03' and int(item[18:-4])%2==1:
        feeling_list.append('male_happy') #男性开心
    elif item[6:-16]=='04' and int(item[18:-4])%2==0:
        feeling_list.append('female_sad') #女性悲伤
    elif item[6:-16]=='04' and int(item[18:-4])%2==1:
        feeling_list.append('male_sad') #男性悲伤
    elif item[6:-16]=='05' and int(item[18:-4])%2==0:
        feeling_list.append('female_angry') #女性愤怒
    elif item[6:-16]=='05' and int(item[18:-4])%2==1:
        feeling_list.append('male_angry') #男性愤怒
    elif item[6:-16]=='06' and int(item[18:-4])%2==0:
        feeling_list.append('female_fearful') #女性恐惧
    elif item[6:-16]=='06' and int(item[18:-4])%2==1:
        feeling_list.append('male_fearful') #男性恐惧
    elif item[:1]=='a':
        feeling_list.append('male_angry') #男性愤怒
    elif item[:1]=='f':
        feeling_list.append('male_fearful') #男性恐惧
    elif item[:1]=='h':
        feeling_list.append('male_happy') #男性开心
    #elif item[:1]=='n':
        #feeling_list.append('neutral')
    elif item[:2]=='sa':
        feeling_list.append('male_sad') #男性悲伤

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输出的label如下所示

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③ 数据处理与特征工程

我们已经对数据做了初步理解了，下面我们从音频文件中提取特征（音频信息表征），模型可以更有效地对音频进行建模和预估。这里的特征提取我们依旧使用 LibROSA 库。

因为CNN模型的输入维度是固定的，我们在特征提取过程中，限制了音频长度（3 秒，大家在计算资源足的情况下可以选择更长的时间）。我们还做了一点处理，把每个文件的采样率增加了一倍，同时保持采样频率不变。这个操作是为了收集到更多特征。

# 构建1个包含feature特征列的Dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['feature'])
bookmark=0

# 遍历数据
for index,y in enumerate(mylist):
    if mylist[index][6:-16] not in ['01', '07', '08'] and mylist[index][:2]!='su' and mylist[index][:1] not in ['n','d']:
        X, sample_rate = librosa.load('Data/'+y, res_type='kaiser_fast',duration=2.5,sr=22050*2,offset=0.5)
        mfccs = librosa.feature.mfcc(y=X, sr=np.array(sample_rate), n_mfcc=13)
        feature = np.mean(mfccs, axis=0)
        df.loc[bookmark] = [feature]
        bookmark=bookmark+1     

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# 拼接特征与标签
df3 = pd.DataFrame(df['feature'].values.tolist())
newdf = pd.concat([df3,labels], axis=1)
# 重命名标签字段
rnewdf = newdf.rename(index=str, columns={"0": "label"})

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得到的特征列和标签列如下所示：

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④ 模型构建与优化

在完成数据特征抽取之后，我们可以开始建模了，为了科学地建模和效果评估，我们会将模型分为训练集和测试集，用测试集评估模型的性能。

# 打乱样本顺序
from sklearn.utils import shuffle
rnewdf = shuffle(newdf)

# 80%的训练集，20%的测试集
newdf1 = np.random.rand(len(rnewdf)) < 0.8
train = rnewdf[newdf1]
test = rnewdf[~newdf1]

# 输出部分数据看看
train[250:260]

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我们得到如下的训练集部分样本

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在实际建模的时候，标签的格式要适用网络最后的softmax结构，我们对标签label使用LabelEncoder进行映射处理，得到one-hot的表示。

关于one-hot独热向量编码，可以查看ShowMeAI的机器学习实战教程中的文章 机器学习特征工程最全解读

# 训练集特征与标签
trainfeatures = train.iloc[:, :-1]
trainlabel = train.iloc[:, -1:]

# 测试集特征与标签
testfeatures = test.iloc[:, :-1]
testlabel = test.iloc[:, -1:]

from tensorflow.keras.utils import np_utils
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 转为numpy array格式
X_train = np.array(trainfeatures)
y_train = np.array(trainlabel)
X_test = np.array(testfeatures)
y_test = np.array(testlabel)

# 映射编码
lb = LabelEncoder()
y_train = np_utils.to_categorical(lb.fit_transform(y_train))
y_test = np_utils.to_categorical(lb.fit_transform(y_test))

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我们得到的 y_train 形如下面格式：

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下面我们构建一个深度卷积网络来完成分类问题。这个 CNN 模型包括Conv1D卷积层、pooling池化层，以及 Dropout 随机失活层，以及最后的全连接层。

# 扩充维度
x_traincnn =np.expand_dims(X_train, axis=2)
x_testcnn= np.expand_dims(X_test, axis=2)

# 构建CNN序贯模型
model = Sequential()
# 卷积层+激活层
model.add(Conv1D(256, 5,padding='same', input_shape=(216,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv1D(128, 5,padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
# Dropout防止过拟合
model.add(Dropout(0.1))
# 池化层降维
model.add(MaxPooling1D(pool_size=(8)))
# 卷积层+激活层
model.add(Conv1D(128, 5,padding='same',))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv1D(128, 5,padding='same',))
model.add(Activation('relu'))
# 展平+全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

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我们得到如下信息，大家可以清晰地看到模型结构

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下面我们使用模型对数据进行拟合训练

# 编译
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
# 训练
cnnhistory=model.fit(x_traincnn, y_train, batch_size=16, epochs=700, validation_data=(x_testcnn, y_test))

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部分训练信息如下：

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⑤ 模型存储及测试集评估

# 模型存储

# 模型名称
model_name = 'Emotion_Voice_Detection_Model.h5'
# 路径名称
save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models')
model_path = os.path.join(save_dir, model_name)
# 模型存储
model.save(model_path)
print('模型存储在 %s ' % model_path)

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# 模型重加载与测试集评估
from tensorflow import keras
loaded_model = keras.models.load_model(model_path)

# 测试集评估
score = loaded_model.evaluate(x_testcnn, y_test, verbose=0)
print("%s: %.2f%%" % (loaded_model.metrics_names[1], score[1]*100))

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⑥ 测试集预估

# 预估得到概率
preds = loaded_model.predict(x_testcnn, batch_size=32, verbose=1)
# 取出概率最高的类别
pred_labels = preds.argmax(axis=1)
# 映射回情绪名称
pred_labels = pred_labels.astype(int).flatten()
predictedvalues = (lb.inverse_transform((pred_labels)))

# 真实测试集标签
actual_labels = y_test.argmax(axis=1).astype(int).flatten()
actualvalues = (lb.inverse_transform((actual_labels)))

# 合并预测标签与真实标签
final_df = pd.DataFrame({'actualvalues': actualvalues, 'predictedvalues': predictedvalues})

# 输出部分结果
final_df[170:176]

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结果如下：

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实时预估演示

下面我们录制了一个实时音频文件，并在得到的模型上进行测试。

# 录制音频
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import writefs = 44100  # 采样率
seconds = 4  # 时长
sd.wait()  # 录制直至结束
write('output.wav', fs, myrecording)  # 存储为wav文件

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X, sample_rate = librosa.load('output.wav', res_type='kaiser_fast',duration=2.5,sr=22050*2,offset=0.5)
mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y=X, sr=np.array(sample_rate), n_mfcc=13),axis=0)
livedf= pd.DataFrame(data=mfccs)
livedf = np.expand_dims(livedf.stack().to_frame().T, axis=2)
livepreds = loaded_model.predict(livedf, batch_size=32, verbose=1)
lb.inverse_transform(livepreds.argmax(axis=1))

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