1.6 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

背景

TESS音频情绪分类任务。从而校验和测试 paddle.audio 的feature, backend等相关模块。

本实验采用了PaddleSpeech提供了PANNs的CNN14的预训练模型进行finetune：

CNN14: 该模型主要包含12个卷积层和2个全连接层，模型参数的数量为 79.6M，embbedding维度是 2048。

PANNs(PANNs: Large-Scale Pretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern Recognition)是基于Audioset数据集训练的声音分类/识别的模型。经过预训练后，模型可以用于提取音频的embbedding。本示例将使用PANNs的预训练模型Finetune完成声音分类的任务。

数据集

TESS: Toronto emotional speech set 是一个包含有 200 个目标词的时长为 2 ~ 3 秒的音频,七种情绪的数据集。由两个女演员录制(24岁和64岁),其中情绪分别是愤怒,恶心,害怕,高兴,惊喜,伤心,平淡。

模型指标

根据 TESS 提供的fold信息，对数据集进行 5-fold 的 fine-tune 训练和评估，dev准确率如下：

Model	feat_type	Acc	note
CNN14	mfcc	0.9929	3 epoch
CNN14	logmelspectrogram	0.9983	3 epoch
CNN14	spectrogram	0.95	11 epoch
CNN14	melspectrogram	0.9375	17 epoch

模型训练

启动训练:

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 1 conf/panns_mfcc.yaml
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 1 conf/panns_logmelspectrogram.yaml
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 1 conf/panns_melspectrogram.yaml
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 1 conf/panns_spectrogram.yaml

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数据集

模型指标

模型训练

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