MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究

全文链接：https://tecdat.cn/?p=38258

在语音处理领域，对语音情感的分类是一个重要的研究方向。本文将介绍如何通过结合二维卷积神经网络（2 - D CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建一个用于语音分类任务的网络，特别是针对语音情感识别这一应用场景。文中将展示相关代码和实验结果，包括数据处理、模型架构定义、训练以及测试等环节，并对重要步骤和结果进行详细阐述和分析**（** 点击文末"阅读原文"获取完整代码数据******** ）。

方法

（一）数据准备

• 数据下载

  本文使用柏林情感语音数据库（Emo - DB）来训练模型。这个数据集包含了由10个演员说出的535个语句，这些语句被标记为愤怒、无聊、厌恶、焦虑/恐惧、快乐、悲伤或中性这七种情感之一。

• 提取情感标签

  文件名编码了说话者ID、所说文本、情感和版本信息。情感标签的编码如下："W---愤怒"、"L---无聊"、"E---厌恶"、"A---焦虑/恐惧"、"F---快乐"、"T---悲伤"、"N---中性"。

filepaths = ads.Files;
\[~,filenames\] = fileparts(filepaths);
emotionLabels = extractBetween(filenames,6,6);

这段代码首先获取audioDatastore对象中所有音频文件的路径，然后提取文件名，并从文件名的第六个字符获取情感标签。

• 标签转换

  将单字母代码形式的标签替换为描述性标签，并将标签转换为分类数组。

• 设置标签属性并查看分布

首先将提取并转换后的情感标签设置为audioDatastore对象的Labels属性。然后，通过绘制直方图来查看不同情感类别的数据分布情况。

• 读取样本、查看波形和试听

\[audio,info\] = read(ads);
fs = info.SampleRate;
sound(audio,fs)

上述代码从数据存储中读取一个音频样本，获取其采样率，播放该音频。同时，绘制音频的波形图，标题显示其情感类别

• 数据划分与增强

  将数据划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集占70%，验证集和测试集各占15%。

\[adsTrain,adsValidation,adsTest\] = splitEachLabel(ads,0.70,0.15,0.15);

为了提高模型的拟合能力，在训练数据有限的情况下，可以通过数据增强的方式增加训练数据量。创建一个audioDataAugmenter对象，指定每个文件的增强次数、音高偏移概率、时间偏移概率和范围、添加噪声概率和信噪比范围等参数。

创建一个新文件夹来存储增强后的数据，然后通过循环遍历数据存储和使用音频数据增强器来增强训练数据。对于每个增强样本，进行归一化处理，并将其保存为WAV文件。

最后，创建增强数据的音频数据存储对象，并将其标签设置为原始训练数据标签的重复元素。

augadsTrain = audioDatastore(agumentedDataFolder);
augadsTrain.Labels = repelem(adsTrain.Labels,augmenter.NumAugmentations,1);

• 特征提取

  使用audioFeatureExtractor对象从音频数据中提取特征，指定窗口长度、跳跃长度、窗口类型和要提取的频谱类型等参数。

设置特征提取器的参数，包括梅尔频带数量和是否禁用窗口归一化。

使用preprocessAudioData函数从训练集、验证集和测试集中提取特征和标签。

绘制一些训练样本的波形和听觉频谱图，如下代码所示：

numPlots = 3;
idx = randperm(numel(augadsTrain.Files),numPlots);
f = figure;
f.Position(3) = 2*f.Position(3);

tiledlayout(2,numPlots,TileIndexing = "columnmajor")

结果如训练样本的波形和频谱图所示。同时查看前几个观测值的大小，以确保网络能够支持训练数据，并计算输入层最短序列的长度。

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（二）模型架构定义

定义二维CNN - LSTM网络，用于预测序列的类别标签，网络结构如下所示：

对于序列输入，指定一个序列输入层，其输入大小与输入数据匹配，并设置MinLength选项为训练数据中最短序列的长度。使用二维CNN架构来学习一维图像序列中的空间关系，包括四个重复的卷积、批量归一化、ReLU和最大池化层块，并逐渐增加第三和第四卷积层的滤波器数量。通过包含一个具有256个隐藏单元的LSTM层来学习一维图像序列中的长期依赖关系，并将OutputMode选项设置为"last"，仅输出最后一个时间步。对于分类任务，包含一个全连接层和一个softmax层，最后添加一个分类层。

（三）训练选项指定

使用trainingOptions函数指定训练选项，包括使用Adam优化器、小批量大小、训练轮数、初始学习率、学习率调整策略、L2正则化项、序列填充方向、是否打乱数据、验证频率、是否显示训练进度以及是否在GPU上训练等参数，代码如下：

miniBatchSize = 32;

options = trainingOptions("adam",...
    MaxEpochs = 3,...
    MiniBatchSize = miniBatchSize,...

模型训练与测试

（一）训练网络

使用trainNetwork函数训练网络，如果没有GPU，训练可能会花费较长时间

（二）测试网络

使用训练好的网络对测试数据进行分类，并通过比较预测结果和真实标签来评估模型的分类准确率。首先，对测试数据进行分类。

然后，通过绘制混淆矩阵来可视化预测结果，代码如下：

figure
confusionchart(labelsTest,labelsPred)

结果如混淆矩阵图所示。最后，通过计算预测结果和测试标签相同的比例来评估分类准确率，本次实验得到的准确率为0.6329。

结论

本文详细介绍了基于二维CNN - LSTM网络的语音情感分类模型的构建、训练和测试过程。通过对柏林情感语音数据库的实验，展示了模型在语音情感分类任务上的性能。虽然取得了一定的准确率，但仍有改进的空间，例如进一步优化数据增强策略、调整模型架构或训练参数等，未来的研究可以在此基础上继续深入。同时，本文中的方法和代码也可以为相关领域的研究人员提供参考和借鉴。

参考文献

1\] Burkhardt, Felix, A. Paeschke, M. Rolfes, Walter F. Sendlmeier, and Benjamin Weiss. "A Database of German Emotional Speech." In Interspeech 2005, 1517--20. ISCA, 2005. https://doi.org/10.21437/Interspeech.2005 - 446. \[2\] Zhao, Jianfeng, Xia Mao, and Lijiang Chen. "Speech Emotion Recognition Using Deep 1D \& 2D CNN LSTM Networks." Biomedical Signal Processing and Control 47 (January 2019): 312--23. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2018.08.035.  ##### 本文中**分析的**数据、代码**** 分享到**会员群**，扫描下面二维码即可加群！  *** ** * ** *** **资料获取** 在公众号后台回复"**领资料**"，可免费获取数据分析、机器学习、深度学习等学习资料。  点击文末**"阅读原文"** 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《MATLAB用CNN-LSTM神经网络的语音情感分类深度学习研究》。 **点击标题查阅往期内容** [Python用CEEMDAN-LSTM-VMD金融股价数据预测及SVR、AR、HAR对比可视化]() [Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格\|附数据代码]() [R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感]() [Python用CNN-LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析\|附数据代码]() [【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例]() [RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测]() [结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析]() [深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据]() [用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型]() [PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据]() [Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化]() [R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化]() [深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据]() [Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析]() [R语言深度学习Keras循环神经网络(RNN)模型预测多输出变量时间序列]() [R语言KERAS用RNN、双向RNNS递归神经网络、LSTM分析预测温度时间序列、 IMDB电影评分情感]() [Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化]() [Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析]() [R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告]() [R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据]() [Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类]() [R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）]() [MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据]() [Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型]() [R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析]() [SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型]() [【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析]() [Python使用神经网络进行简单文本分类]() [R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析]() [R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测]() [R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列]() [R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩]() [matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类]() [R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化]() [用R语言实现神经网络预测股票实例]() [使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测]() [python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译]() [用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类]()