resnet 情感识别

2024-08-11

论文笔记：语音情感识别（三）手工特征+CRNN

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

论文笔记：语音情感识别（五）语音特征集之eGeMAPS，ComParE，09IS，BoAW

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

论文笔记：语音情感识别（四）语音特征之声谱图，log梅尔谱，MFCC，deltas

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

论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN

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

使用RNN进行imdb影评情感识别--use RNN to sentiment analysis

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

通过Javascript调用微软认知服务情感检测接口的两种实现方式

这是今天在黑客松现场写的代码.我们的项目需要调用认知服务的情感识别接口.官方提供了一种方式,就是从一个远程图片进行识别.我另外写了一个从本地文件读取并上传进行识别的例子. 官方文档,请参考 https://docs.azure.cn/zh-cn/cognitive-services/emotion/quickstarts/javascript 第一种方式,使用远程的图片文件 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>&

微软牛津计划——声纹识别与视频识别API上线啦！

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

人脸识别FaceNet+TensorFlow

一.本文目标利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te

INTERSPEECH2020 语音情感分析论文之我见

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

人工智能头条（公开课笔记）+AI科技大本营——一拨微信公众号文章

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整理 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

YOLOV4各个创新功能模块技术分析（一）

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 论文摘要有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功能只在某些

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍零.前言一.TensorFlow 简介二.回归三.神经网络:感知器四.卷积神经网络五.高级卷积神经网络六.循环神经网络七.无监督学习八.自编码器九.强化学习十.移动计算十一.生成模型和 CapsNet

【转】Intel RealSense(实感技术)概览

Intel RealSense(实感技术)概览 1 Reply 版权声明:本文系本站作者自己翻译整理,欢迎转载,但转载请以超链接形式注明文章来源(planckscale.info).作者信息和本声明,否则将追究法律责任. 前段时间CES的报道满天飞,网上逛了几圈,感觉料最猛的还数Intel:老树开新花,推出14nm的第五代酷睿处理器:在智能可穿戴设备及物联网上雄起:RealSense实感技术开启未来人机交互模式.之前总听老哥讲,鼠标键盘这些传统交互模式统治了二三十年,目前跟踪识别爆火且技术趋于成

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光学字符识别上传本地图片或者提供一个图片URL,查看光学字符识别的演示. 视觉特征分析上传本地图片或者提供一个图片URL,查看视觉特征分析的演示. 缩略图上传本地图片或者提供一个图片URL,查看生成缩略图的演示. 人脸检测上传一张本地图片或提交一个图片URL,查看人脸检测的演示. 人脸验证上传两张不同光照条件或不同脸部视角的本地照片,或提供照片的URL,你就能够得到比对和辨识结果. 情感识别上传一张本地图片或提供一个图片URL以试用情感识别示例. 人脸追踪查看人脸检测及追踪的演示,

CNCC2017梳理

大牛云集的中国计算机大会:大会日程表:http://cncc.ccf.org.cn/cn/news/schedule_empty 早上的论坛可以在爱奇艺下载视频下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结. 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎star这个项目 10-26 am 丘成桐现代几何在计算机科学中的应用从几何学的角度找到优化问题(如GAN)的等价形式,通过解决等价问题加速优化过程沈向洋理解自然语言概述,对话和理解

卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

AI 学习之路

前言:本文章纯属自己学习路线纪录,不喜勿喷. 最近AI很火,几乎是个程序员都要去学习AI,作为一个菜鸡小前端,我也踏上了学习AI的方向. 在学习之中,最开始遇到了很多的困难,比如你不知道如何切入进来学习AI,你网上搜集到的资料都是各种各样,完全象各种碎片一样,自己又无法拼凑起来形成一个完美的学习课程, 我前后摸索,看了很多视频,学到了很多的关键字,听到了很多各种各样的名词,loss fn ,卷积神经网络,paddlepaddle,imgnet,积木,等等.头脑很乱时间花了不少,但是学习效

关于ML.NET v0.6的发布说明

ML.NET 0.6版本提供了几项令人兴奋的新增功能: 用于构建和使用机器学习模型的新API 我们主要关注的是发布用于构建和使用模型的新ML.NET API的第一次迭代.这些新的,更灵活的API支持新任务和代码工作流,这是以前的LearningPipelineAPI 无法实现的.我们开始弃用当前的LearningPipelineAPI. 这是一项重大改变,旨在使您的机器学习更轻松,更强大.我们希望通过GitHub的公开讨论来反馈您的反馈,以帮助塑造长期的ML.NET API,以最大限度地提高您的

python之jieba库

jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:

NLP常用术语解析

分词(Segment):中英文都存在分词的问题,不过相对来说,英文单词与单词之间本来就有空格进行分割,所以处理起来相对方便.但是中文书写是没有分隔符的,所以分词的问题就比较突出.分词常用的手段可以是基于字典的最长串匹配,据说可以解决85%的问题,但是歧义分词很难.另外就是当下主流的统计机器学习的办法,利用HMM/CRF这一类的模型解决词性标注(Label):基于机器学习的方法里,往往需要对词的词性进行标注.标注的目的是,表征词的一种隐状态,隐藏状态构成的转移就构成了状态转移序列.例如:苏宁

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