[python] 파이썬으로 음성을 통해 감정 분류하기
음성 감정 분류는 감정 분석을 위한 중요한 기술로, 이를 통해 사람들이 음성이나 대화에서 전하는 감정을 이해하고 분류할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 음성을 통해 감정을 분류하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
라이브러리 설치
음성 신호 처리를 위해 librosa 라이브러리를 사용합니다. 또한, 감정 분류를 위해 scikit-learn 라이브러리를 활용합니다. 이 두 라이브러리는 아래와 같이 설치할 수 있습니다.
pip install librosa scikit-learn
음성 데이터 전처리
음성 데이터는 주로 wav 또는 mp3 형식으로 제공됩니다. librosa 라이브러리를 사용하여 음성 데이터를 로드하고, 주요 특징을 추출합니다. 음성 신호의 주파수, 시간 및 에너지와 같은 특징들을 추출하여 감정을 표현하는데 사용됩니다.
import librosa
import numpy as np
# 음성 데이터 로드
audio_data, sr = librosa.load('audio_file.wav')
# 주요 특징 추출
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio_data, sr=sr)
감정 분류 모델 학습
scikit-learn 라이브러리를 사용하여 음성 데이터에 대한 감정 분류 모델을 학습합니다. 사용할 수 있는 여러 가지 분류 알고리즘 중에서, Support Vector Machine (SVM)이나 Random Forest 같은 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 데이터셋 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mfccs.T, labels)
# 모델 학습
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
모델 성능 평가
학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋을 사용하여 정확도를 계산합니다.
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 예측
y_pred = model.predict(X_test)
# 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
결론
이렇게 파이썬을 사용하여 음성을 통해 감정을 분류할 수 있습니다. 음성 감정 분류는 실시간 감정 분석, 음성 인식 및 감정 기반 AI 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
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