casia语音情感识别SVM分类

import librosa
import os
from random import shuffle
import numpy as np
from sklearn import svm
import sklearn


path = r‘I:\CFL\cfl_python_speech_emotion\casia‘
EMOTION_LABEL = {‘angry‘: ‘1‘ ‘fear‘: ‘2‘ ‘happy‘: ‘3‘ ‘neutral‘: ‘4‘ ‘sad‘: ‘5‘ ‘surprise‘: ‘6‘}


def getData（mfcc_feature_num=16）:
    wav_file_path = []
    person_dirs = os.listdir（path）
    for person in person_dirs:
        if person.endswith（‘.txt‘）:
            continue
        emotion_dir_path = os.path.join（path person）
        emotion_dirs = os.listdir（emotion_dir_path）
        for emotion_dir in emotion_dirs:
            if emotion_dir.endswith（‘ini‘）:
                continue
            emotion_file_path = os.path.join（emotion_dir_path emotion_dir）
            emotion_files = os.listdir（emotion_file_path）
            for file in emotion_files:
                if not file.endswith（‘wav‘）:
                    continue
                wav_path = os.path.join（emotion_file_path file）
                wav_file_path.append（wav_path）
    shuffle（wav_file_path）#将语音文件随机排列
    data_feature = []
    data_labels = []

    for wav_file in wav_file_path:
        y sr = librosa.load（wav_file）

        mfcc_feature = librosa.feature.mfcc（y sr n_mfcc=16）
        zcr_feature = librosa.feature.zero_crossing_rate（y）
        energy_feature = librosa.feature.rmse（y）
        rms_feature=librosa.feature.rmse（y）

        mfcc_feature = mfcc_feature.T.flatten（）[:mfcc_feature_num]
        zcr_feature = zcr_feature.flatten（）
        energy_feature = energy_feature.flatten（）
        rms_feature=rms_feature.flatten（）

        zcr_feature = np.array（[np.mean（zcr_feature）]）
        energy_feature = np.array（[np.mean（energy_feature）]）
        rms_feature=np.array（[np.mean（rms_feature）]）

        data_feature.append（np.concatenate（（mfcc_feature zcr_feature energy_featurerms_feature）））
        data_labels.append（int（EMOTION_LABEL[wav_file.split（‘\\‘）[-2]]））
    return np.array（data_feature） np.array（data_labels）


def test（）:
    best_acc = 0
    best_mfcc_feature_num = 0
    for i in range（100 200）: