数据集介绍

- EMO-DB数据集是由柏林工业大学录制的德语情感语音库
- 535条语音文件（一共有十名演员其中五男五女）其中语句内容包含日常生活用语的5个短句和5个长句，具有较高情感自由度，不包含某一特定情感倾向。采用16kHZ采样，16bit量化，并以WAV格式保存文件。
- 其中情绪组成：anger, neutral, fear, boredom, happiness, sadness, disgust.

主要是用到这个语音标签 audio 文件的XXXWa.wav中W就是情绪

提取相关特征

import feature
import os
import pickle
import tqdm
def extract_emodb(file_name:str):label = file_name.split('.')[0][-2]feature_27 = feature.extract_mfcc_feature(file_name)return (label,feature_27)database_dir = "H:\dataset\EM-DB\wav"
feature_tuple =()
dir_file = os.listdir(database_dir)
for i in tqdm.tqdm(dir_file):file_path = os.path.join(database_dir,i)feature_tuple = feature_tuple+ (extract_emodb(file_path),)
with open('emo_db.pkl', 'wb+') as file:pickle.dump(feature_tuple,file)

工具

def read_file(filename):"""input a filename and get wave data and time,framerate:param filename::return:"""file = wave.open(filename, 'r')params = file.getparams()nchannels, sampwidth, framerate, wav_length = params[:4]str_data = file.readframes(wav_length)wavedata = np.fromstring(str_data, dtype=np.short)time = np.arange(0, wav_length) * (1.0 / framerate)file.close()return wavedata, time, framerate
def extract_mfcc_feature(filename):"""input a filename extract mfcc from audio:param filename::return:"""data, time, rate = read_file(filename)mel_spec = ps.logfbank(data, rate, nfilt=13)np.set_printoptions()time = mel_spec.shape[0]if time <= 300:part = mel_specpart = np.pad(part, ((0, 300 - part.shape[0]), (0, 0)), 'constant',constant_values=0)mfcc = dct(part)else:begin = 0end = 300part = mel_spec[begin:end, :]mfcc = dct(part)return mfcc

总结

这个数据集还是比较简单，明了，听不懂。

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EMO-DB 数据集的 Speech 特征提取

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