写这篇博客的时候正好在和某公司做一个语音情感识别相关的项目，所以距离上次更新微博也有好久了，但还是按照之前设定的计划把这块内容梳理下。主要是Follow下近几年的文章，代码方面由于git上开源的好的项目其实并不多，由于这个项目还在进行，我会选择性的给出一些解决方案！

        语音情感识别，顾名思义，就是通过语音来识别情绪，为什么会有这项任务呢?实际上NLP中的文本情感识别研究的热度比语音情感识别要高，那么一个简单的思路就是，能否通过音转字，然后再识别情绪呢？可以是可以，而且很多大公司比如科大讯飞的语音识别接口就很厉害，设置厉害到超出你的认知，but，语言的方言，语速，噪音这些问题还是存在一定的瓶颈的，也就是说，音转字的效果可能没那么好，所以语音情感识别的需求还是有必要的！

          接下来我就首先从学术的角度来梳理下这块的内容。

          首先看数据集，主要的公共数据集就2种，一个是IEMOCAP，另一个是柏林数据集EmoDb，两个数据集都比较小，前者的难度大一点，四分类，目前的精度也就在65左右，这个数据集的分布是这样的，10个人（5男，5女），5组对话，数据里面还有些视频动作啥的，所以有些任务设计了多任务学习来提升精度，测试的时候分10折，一个人做一次测试，最后把结果算均值，至于测试的指标UA,WA,UR,WR很多，大概就是这四个指标吧，下面这个图是我梳理的结果：

至于EmoDb这个数据集太小了，比较简单，这里就不做说明了。

           说完数据说特征，语音中的常用特征MFCC，Fbank，这些特征是语音的基本特征，原理我就不介绍了，属于数字语音处理的范畴，网上的介绍也很多，另外就是文章中会经常看到IS系列特征，这些事INTERSPEECH相关比赛提供的特征集，利用opensmile这个工具就可以提取，提取的特征集属于统计特征，当然可以设置成对整段语音的提取或者是对帧层面进行lld提取。

    （一）关于opensmile这里先简单就LINUX环境下安装和使用进行说明：

                        1.安装包下载：网址https://www.audeering.com/download/1318/

                        2.    解压openSMILE-2.3.0\ .tar.gz文件夹     tar zxvf openSMILE-2.3.0\ .tar.gz

                        3.进入该文件夹    cd opensmile-2.3.0

                        4.安装该软件

                                                        sh buildStandalone.sh

                                                        sh autogen.sh

                                                         ./configure

                                                         make -j4 ; make

                            5.确认是否安装成功        ./SMILExtract -h （若出现软件的用法信息则表示安装成功）

      （二） openSMILE使用说明

        现在开始使用openSMILE从wav文件中提取非常简单的音频特征文件。

       我们先使用openSMILE提供的示例配置文件。在openSMILE包的顶层目录中（user/..../opensmile/openSMILE-2.3.0/）  键入以下命令（如果在不同的目录中启动openSMILE，则须调整配置文件和 wave文件路径）：

运行过程如下所示：

得到特征文件csv存储在顶层目录（这里可以设置下存储在新建的文件夹中便于下载）得到的csv文件打开：

这里我自己准备了一个Python的的opensmile接口，会和后续的相关代码一并上传。

关于特征集，这里做一个说明：

详细的说明可以看官方说明书和这篇博客。

数据和特征说完了，接下来的部分就分别从文章和代码实践部分做一些介绍。