- 下載 openSMILE
- 解壓縮後並依照 document 進行編譯,將此資料夾放至 openSMILE-X.X.0 之中
- 照順序執行
script/oprnSmile.sh
,script/convert.sh
,script/main.py
$ sh scale.sh $dir $index
$ sh train.sh $c $g
$ sh output.sh $dir $index
wav/
從 eom DB 抓出來的音檔arff/
使用 openSMILE 的 IS09_emotion.conf 提取的 featuresvm/
arff 處理後 libsvm 可以接受的類型tools/
libsvm 提供的 python 工具5fold/
10fold/
處理後的 test matrix 及 train matrixresult/
儲存 svm-predict 的結果供計算 confusion martix 使用accuracy/
libsvm 跑出的辨識率結果script/oprnSmile.sh
將wav/
中的音檔提取 featurescript/convert.sh
呼叫arff2svm.py
將 arff 檔案轉成 libsvm 接受格式script/main.py
將svm/
中的檔案分為 5-fold 及 10-fold 需要的內容scale.sh
,output.sh
的$index
對應至$dir/
中的檔案名稱編號train.sh
傳入scale.sh
回傳的最佳參數
做完實驗後得到所有數據執行 script/confusionMatrix.py
結果存在 confusion matrix/
中