基于Emotion2Vec模型的批量音频情感自动标注工具

简介
基于emotion2vec对输入的音频进行情绪八分类（生气、厌恶、恐惧、开心、中立、其他、难过、吃惊）
或emotion2vec+large对输入的音频进行情绪进行五分类（生气、开心、中性、伤心、未知）
此项目包含一个音频时长筛选/批量重命名脚本preprocess_audio.py批量推理脚本recognize.py和一个音频分类脚本classify.py和一个webui.py界面

依赖项
Python 3.10.8
安装所需依赖pip install -r requirements.txt
快速使用
如果您想快速使用可以使用此打包好的文件 数据集格式可以参考此数据集 输入可以参考此格式:  啊

1. input
   
2. └───speaker
   
3.    ├───xxx.wav
   
4.    └─── xxx.lab

复制代码

参考输出为此格式:

1. output
   
2. └───speaker0
   
3.    └───emotion
   
4.        └───【emotion】{text}   

复制代码

经过处理后的文件将会被自动归类并重命名，以反映出音频中包含的情感及其相关内容。一个典型的输出文件示例如下：

• output/小明/生气/【生气】我很生气.wav
• output/小明/开心/【开心】我很开心.wav
  

开源地址：https://github.com/Alexw1111/RefAudioEmoTagger
下载地址：https://www.123pan.com/s/BYgpjv-xVmJv.html