【文件属性】：
文件名称：压力检测通过语音情感识别：通过分析人类语音情感和人声指数变化的压力检测解决方案
文件大小：382KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-08 07:40:37
Python
通过语音分析和人声指数变化检测压力
技术资料
使用的语言
Python
集成开发环境
皮查姆
硬件
Raspberry Pi-4B型-4 GiB
USB麦克风-最大采样频率能力为48 kHz
代码库的目录结构
主干-包含代表从数据分析到模型训练的所有内容的研究代码
bone_independent-基于Windows的实时语音压力预测和上载文件语音压力预测，独立于“骨干”中的培训包。
speech_analysis_raspi-树莓派优化的语音压力分析组件这是一个完整的工作代码，只需复制此文件夹并在安装了所需python软件包的虚拟环境中运行其中一个预测脚本，就足以使此广告开始运行。 在此文件夹中找到“ requirements.txt”文件，用于树莓派的生产python环境，该环境与语音压力预测相关。
精确的无创应力检测组合方法
这只是为实时和连续可靠的动态无创人类压力检测而联合开发
【文件预览】：
Stress-Detection-Through-Speech-Emotion-Recognition-main
----.gitignore(2KB)
----backbone()
--------mains-dataset_wise_structural()
--------support()
----requirements.txt(1KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(11KB)
----backbone_independent()
--------support()
--------mains-predictions()
----raspberry_pi_essentials()
--------everything()
--------destress_project()
--------Raspberry_Pi_Environment_Setup.txt(8KB)
----helpful structure images()
--------06_raspberry_pi_essentials-folder_structure.png(33KB)
--------11_inside_Databases_folder_containing_speech_emotion_databases.png(13KB)
--------04_backbone-folder_structure_02.png(39KB)
--------08_speech_analysis_raspi-folder_structure_02.png(46KB)
--------03_backbone-folder_structure_01.png(37KB)
--------02_All_folder_sub_structure.png(26KB)
--------09_project_root_and_Resources_folder_mapping.png(5KB)
--------01_Main_project_structure.png(14KB)
--------05_backbone_independent-folder_structure.png(45KB)
--------10_inside_Resources_folder_mapping_with_Databases_folder.png(5KB)
--------07_speech_analysis_raspi-folder_structure_01.png(45KB)
----speech_analysis_raspi()
--------setup.py(964B)
--------support()
--------mains-predictions()