masters_thesis：使用IEMOCAP数据集上的文本和听觉线索从语音中识别情绪的硕士学位论文-源码.zip

【实例简介】
masters_thesis：使用IEMOCAP数据集上的文本和听觉线索从语音中识别情绪的硕士学位论文
【实例截图】
【核心代码】
16359647246495815173.zip
└── masters_thesis-master
├── experiments
│   ├── CV_classify_emobase_utterance_level_svm_gender_filtered.py
│   ├── CV_classify_emobase_utterance_level_svm.py
│   ├── CV_classify_emobase_word_level_lstm_gender_filtered.py
│   ├── CV_classify_emobase_word_level_lstm.py
│   ├── CV_classify_joined_word_level_lstm.py
│   ├── CV_classify_multilabel_emobase_word_level_lstm.py
│   ├── CV_classify_multilabel_joined_word_level_lstm.py
│   ├── CV_classify_multilabel_word_embeddings_lstm.py
│   ├── CV_classify_naive_bayes.py
│   ├── CV_classify_word_embeddings_lstm_gender_filtered.py
│   ├── CV_classify_word_embeddings_lstm.py
│   ├── CV_early_fusion_joined_rnn_models_activation_svm.py
│   ├── CV_emobase_utterance_level_dnn.py
│   ├── CV_emobase_utterance_level_feature_reduction.py
│   ├── CV_late_fusion_joined_rnn_models_output_max_prob.py
│   ├── CV_late_fusion_joined_rnn_models_output_svm.py
│   ├── CV_late_fusion_joined_rnn_svm_models_output_svm.py
│   ├── CV_word_level_fusion_joined_hidden_activation.py
│   └── CV_word_level_fusion_joined_outputs.py
├── global_vars.py
├── models
│   ├── CNNBLSTM.py
│   ├── DNN.py
│   ├── LSTM2.py
│   ├── LSTM_all_timesteps.py
│   ├── LSTM.py
│   ├── LSTM_with_last_out.py
│   ├── MultilabelLSTM.py
│   ├── RNN.py
│   ├── SelfLearnedEmbeddingsLSTM.py
│   └── VGG_M.py
├── ms_dataset
│   ├── add_ids_to_tsv.py
│   ├── extract_embedding_features.py
│   ├── investigate_split.py
│   ├── join_dicts.py
│   ├── join_txts.py
│   ├── MS_classify_embeddings_word_level_lstm.py
│   ├── MS_classify_emobase_word_level_lstm.py
│   ├── MS_classify_joined_word_level_lstm.py
│   ├── MS_classify_late_fusion_joined_rnn_models_output_svm.py
│   ├── MS_classify_word_level_fusion_joined_outputs.py
│   ├── ms_util.py
│   ├── read_transcription_from_json.py
│   └── read_wlt_transcription_with_mapping_file.py
├── old
│   ├── cnn_utils.py
│   ├── data_loader_pickle.py
│   ├── data_loader_txt.py
│   ├── decision_tree.py
│   ├── dnn.py
│   ├── experiment_classify_embedding_vectors_dnn.py
│   ├── experiment_classify_embedding_vectors_svm.py
│   ├── experiment_classify_token_id_vectors_full.py
│   ├── experiment_classify_token_id_vectors_rnn.py
│   ├── experiment_classify_vggm.py
│   ├── experiment_extract_one_hot_token_vectors.py
│   ├── experiment_extract_token_id_vectors.py
│   └── word_embeddings.py
├── preprocessing
│   ├── build_tsv.py
│   ├── feature_reduction.py
│   ├── IEMOCAP
│   │   ├── copy_wdseg.py
│   │   ├── extract_2d_emobase_features.py
│   │   ├── extract_2d_fusion_emobase_embeddings.py
│   │   ├── extract_2d_word_embeddings.py
│   │   ├── extract_word_level_wavs.py
│   │   └── join_feature_vectors.py
│   ├── merge_tsv_files.py
│   ├── openSMILE
│   │   ├── emobase_feature_extractor.py
│   │   ├── openSMILE_wrapper.py
│   │   ├── run_utterance_level_feature_extraction.py
│   │   ├── run_word_level_feature_extraction_from_wdseg.py
│   │   └── run_word_level_feature_extraction.py
│   ├── random_methods.py
│   ├── RAVDESS
│   │   ├── build_tsv_label_file.py
│   │   └── rename_wavs.py
│   └── SAVEE
│   ├── build_tsv_label_file.py
│   └── rename_wavs.py
├── pytorchtools.py
├── requirements.txt
├── stats
│   ├── audio_stats.py
│   ├── mcnemar_significance.py
│   ├── result_investigation.py
│   └── text_stats.py
├── utils
│   ├── dataset_utils.py
│   ├── decision_tree_utils.py
│   ├── dnn_utils.py
│   ├── experiments_util.py
│   ├── mixed_modelkind_utils.py
│   ├── naive_bayes_utils.py
│   ├── result_utils.py
│   ├── rnn_utils.py
│   ├── svm_utils.py
│   └── two_modality_utils.py
└── visualization
├── pyplot.py
├── show_mfccs.py
└── word_cosine_sim.py

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