OpenSmile是一款基于Linux系统的强大的开源音频特征提取工具。它可以帮助用户从音频文件中提取出各种有用的特征，如情感特征、语音特征、情感特征等。在音频分析领域，OpenSmile被广泛应用于语音情感识别、音频内容分析、语音识别等领域。
在使用OpenSmile进行音频特征提取时，用户只需简单地编写一段配置文件，指定需要提取的特征类型和相应的参数，OpenSmile就会自动从音频文件中提
原创
2024-05-08 10:24:56
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准备阶段1,win10 专业版 64位(不能选择win10家庭版，因为其没有用户与组，涉及到赋予权限给用户);2,下载安装VisualSutdio 2017 (参考其安装流程);3,下载安装ActivePerl(参考其安装流程);4,下载安装nasm汇编器 安装(参考其安装流程);安装openSSL阶段:openSSL win10下安装流程:1, 下载安装包openssl-1.0.2l.tar.g
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2024-05-27 23:23:49
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1. OpenSmile 下载安装官网下载：openSMILE - audEERINGwindows下解压就可以使用2. OpenSmile用途提取声音信号的各类音频特征，主要是Low-Level Descriptors (LLDs)3. OpenSmile使用3.1 Windows下直接使用通过命令行形式运行提取音频特征的。 ① 先切换到处理文件SMILExtract_Release.exe所在
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2023-12-16 23:12:49
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1.opensmile2.3.0下载
2.调用命令行运行opensmile opensmile运行基本参数-C（后面加config文件） -I（后面加输入的音频文件） -O（后面加输出的路径），例如：SMILExtract_Release -C D:/Program/opensmile/opensmile-2.3.0/opensmile-2.3.0/c
1、openSMILE只支持WAV格式的音频输入2、openSMILE提取特征的要求①可以在命令行操作。在命令行操作时要注意，需要cd切换到下载好的openSMILE的bin目录，提取代码在下面会讲到。②也可以用python代码在pycharm或jupyter notebook中进行特征提取3、openSMILE提取特征的关键代码注意：以下操作均需要在下载好的openSMILE的bin目录下执行。
目录1. 前言2. openSMILE的输入输出格式3. openSMILE使用流程简介3.1 官方配置文件3.2 MFCC特征3.3 PLP特征3.4 情感特征集4. python批处理提取openSMILE特征5. 输出数据格式控制6. 最后一点话参考文献 1. 前言openSMILE是一款以命令行形式运行的工具，通过配置config文件来提取音频特征。主要应用于语音识别、情感计算、音乐信息
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2024-03-19 14:29:29
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Semi-supervised Multi-modal Emotion Recognition with Cross-Modal Distribution Matching 、特征提取部分BERT-large 1024维DenseNet 342OPENsmile 1582z-normalization （怀疑就是这个导致准备率不高，测试一下）DAE部分对于视觉和文字，
原创
2021-08-27 15:04:40
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语音情感计算经常会用到openSMILE进行语音特征的提取，openSMILE作为一款已经被很多研究者使用的提取情感特征的工具箱，却没有一个完整的中文版手册，也是为了自己查阅方便吧，慢慢翻译一下，算是记录自己的工作，如能给有需要的同行觉得有点用处当然好，即便不能方便什么人，也算是自己的一点积累吧。水平有限，难免错漏，请不吝赐教。先放上来，边写边修正和排版吧2.5默认特征集 对于音乐信息检索和语音处
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2024-09-10 11:16:09
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第一次在Linux Ubuntu18.04下 安装OpenSMILE，踩坑全记录下载首先去官网下载安装包 https://www.audeering.com/opensmile/ 然后解压放到任意一个文件夹下，这里我放到了主目录下 之前安装失败的时候，我一直放在下载文件下，因为我看网上好像没有人提到这个事情，以至于我后来怀疑是不是文件放的地方不对 后来安装成功之后，发现放在哪都没影响安装安装一些必
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2024-10-25 12:00:17
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文章目录1. 总览2. 模型结构2.1 上下文无关的特征提取2.1.1 text-CNN 提取文本特征2.1.2 openSMILE 提取声音特征2.1.3 3D-CNN 提取图像特征2.2 上下文有关的特征提取2.2.1 Contextual LSTM 结构2.3 特征融合2.3.1 非层次化的框架结2.3.1 层次化的框架结3. 结论4. 总结1. 总览这是2017年的一篇文章，
原创
2021-08-27 15:05:59
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CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
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2023-12-18 21:20:32
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