xuanjihe / speech-emotion-recognition

speech emotion recognition using a convolutional recurrent networks based on IEMOCAP

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关于utils.py,关于berlin库

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作者您好,我有几个疑问:
(1)在您的程序上,我的utils.py出错,其他都可以运行,我看您给别人回复,model.py可以边训边策,是不是model.py已经包含了utils.py?
(2)你将一个session用作测试集,那验证集??还是测试集和验证集都在一个session里?
(3)关于beilin库的修改,您能否给一点建议??

1、model.py可以边训练边在验证集上测试,选取模型,如果要在测试集上测试,你还要自己照着验证集的方式进行修改,这不难的;
2、随机选择4个session进行训练,再选择一个session,包含2个人,选择其中一个人进行验证,再选择其中一个人作为测试;
3、对于Berlin库,因为Berlin库数据量较少,很容易过拟合,导致在验证集上效果好,在测试集上效果差,即过拟合验证集,建议对每个说话人选取等量的,随机选取,抽成10份在进行交叉验证吧

您好,我这几天先用您的程序试了beilin库,发现验证集的识别率只有40%多,测试集更低。依据您的建议:
(1)将语音进行划分等长语句之后,按照一定的比例进行抽取,刚好十个人,能否直接利用十折交叉验证?这样,抽取后,剩下的语音片段不参与实验??
(2)目前我在model.py里面验证集的识别率达到了72%,将保留好的模型运用到utils中,发现验证集的识别率却降低好多,这是为什么??最好的模型下的验证识别率不应该就是72%不变吗??
期待回复,谢谢