文章目录
有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主
项目介绍
本研究基于深度学习框架下的Pytorch实现对语音的情感识别的多种模型算法研究，并最终将训练好的模型集成在Web系统，便于用户实现实时调用。
首先，使用公开的RAVDESS下的开源数据集Audio_Speech_Actors_01-24，情感类别共计8种，分别包含包含中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶、惊讶八种情感。其次进行数据预处理及特征提取，采用Emotion2Vec或CustomFeature方法将音频数据转换为模型训练的数据格式，通过特征提取有效的表征了语音的频率和时域信息，帮助模型捕捉语音中的情感变化，去除冗余噪声，通过归一化处理，确保模型的收敛速度，提高其稳定性。
通过深度学习下的多种模型进行训练，采用BiLSTM、BaseModel以及ModelScope提供的开源模型进行对比，训练支持GPU加速以及参数微调，其中包含数据增强，通过添加噪声、调整音高和速度等技术，模拟多样环境，提高模型泛化能力和鲁棒性。模型训练完之后，采用准确率、混淆矩阵等多种指标评估模型表现，通过绘制混淆矩阵直观展示分类效果。这些评估指标能够全面反映模型在不同情感类别上的分类能力。针对评估结果，研究将进一步分析模型的误分类情况，通过数据增强、超参数调整等手段优化模型性能，提升对低精度类别的识别能力。
最后，本研究基于前期训练好的模型进行对比分析，采用最佳的模型进行在线预测，为保障用户体验，开发了一个基于在线调用的语音情感识别系统，通过Flask框架集成训练好的模型权重，系统支持用户登陆、注册、修改个人密码及基本信息，同时展示模型的评估结果。用户可以点击上传音频文件，实现播放，识别及相关操作，点击识别即可快速预测其情感类别，管理员实现对用户的权限，信息数据进行增删改查，同时查看总体数据概览，包括模型调用次数，登入日志，活跃趋势分析、识别结果分类可视化等。
总结
本研究的创新之处体现在深度学习模型的优化与系统设计的结合应用上，旨在实现高效、精准、可扩展的语音情感识别系统。在模型层面，本研究引入了BiLSTM与BaseModel两种深度学习架构，通过对比实验探索不同模型在情感识别任务中的适配性与优势。BiLSTM凭借其双向特性，可以捕获语音数据的时间序列信息，同时结合注意力机制，更有效地聚焦于情感信号的关键部分；BaseModel则通过卷积神经网络与全连接网络的协作，注重对局部特征的提取与高效计算。这种模型选择的多样化使得本研究不仅能够优化语音情感识别的性能，还为不同场景下的应用提供了灵活的解决方案。
在特征处理方面，本研究创新性地结合了Emotion2Vec和CustomFeature两种特征提取方法。Emotion2Vec通过高维向量表征捕捉情感类别间的语义关联，而CustomFeature则注重从音频信号中提取显式的物理特征，如MFCC和音高。这种多模态特征融合的策略，不仅提升了模型对复杂情感表达的鲁棒性，还确保了对局部与全局信息的均衡捕捉，从而显著提高了情感分类的准确性。
此外，系统设计的创新性体现在用户友好性与功能丰富性上。本研究基于Flask框架构建了一个高效的在线语音情感识别系统，支持用户通过Web界面实现音频上传、情感识别、结果查看等功能。系统加载了预训练模型，通过实时预测返回识别结果，并提供音频播放、下载和结果可视化展示等附加功能。同时，系统还具备完善的用户与管理员管理功能，管理员可以通过后台查看用户行为分析、模型使用趋势及情感分类统计等数据。前端设计支持主题切换、全屏展示、导航标签自定义等个性化功能，进一步提升了用户体验。
通过将优化的深度学习模型与灵活的系统设计相结合，本研究不仅在语音情感识别任务中取得了技术创新，还构建了一个应用价值显著的在线服务平台，为智能客服、心理健康监测等领域的实际应用提供了强有力的支持。
每文一语
人生短短几十年、快乐为主、不要因为小事而烦恼、不要因为大事反复纠结、看明天、敬未来