спаситель

• Описание :

SAVEE (Surrey Audio-Visual Expressed Emotion) — набор данных для распознавания эмоций. Он состоит из записей 4-х актеров-мужчин с 7-ю разными эмоциями, всего 480 высказываний на британском английском. Предложения были выбраны из стандартного корпуса TIMIT и фонетически сбалансированы для каждой эмоции. Этот релиз содержит только аудиопоток из оригинальной аудиовизуальной записи.

Данные разделены таким образом, что обучающий набор состоит из 2 динамиков, а проверочный и тестовый наборы состоят из образцов от 1 диктора соответственно.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : http://kahlan.eps.surrey.ac.uk/savee/

• Исходный код : tfds.datasets.savee.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 259.15 MiB .

• Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в download_config.manual_dir (по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir должен содержать файл AudioData.zip. Этот файл должен находиться в папке Data/Zip/AudioData.zip в папке набора данных, предоставленной при регистрации. Вам необходимо зарегистрироваться по адресу http://personal.ee.surrey.ac.uk/Personal/P.Jackson/SAVEE/Register.html , чтобы получить ссылку для загрузки набора данных.

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7),
    'speaker_id': string,
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('audio', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{Vlasenko_combiningframe,
author = {Vlasenko, Bogdan and Schuller, Bjorn and Wendemuth, Andreas and Rigoll, Gerhard},
year = {2007},
month = {01},
pages = {2249-2252},
title = {Combining frame and turn-level information for robust recognition of emotions within speech},
journal = {Proceedings of Interspeech}
}