- বর্ণনা :
SAVEE (সারে অডিও-ভিজ্যুয়াল এক্সপ্রেসড ইমোশন) একটি আবেগ স্বীকৃতি ডেটাসেট। এটি 7টি ভিন্ন আবেগে 4 জন পুরুষ অভিনেতার রেকর্ডিং নিয়ে গঠিত, মোট 480টি ব্রিটিশ ইংরেজি উচ্চারণ। বাক্যগুলি স্ট্যান্ডার্ড TIMIT কর্পাস থেকে বেছে নেওয়া হয়েছিল এবং প্রতিটি আবেগের জন্য উচ্চারণগতভাবে ভারসাম্যপূর্ণ। এই রিলিজে মূল অডিও-ভিজ্যুয়াল রেকর্ডিং থেকে শুধুমাত্র অডিও স্ট্রিম রয়েছে।
ডেটা বিভক্ত করা হয়েছে যাতে প্রশিক্ষণ সেটে 2 জন স্পিকার থাকে এবং বৈধতা এবং পরীক্ষা উভয় সেটেই যথাক্রমে 1 স্পিকারের নমুনা থাকে।
সোর্স কোড :
tfds.datasets.savee.Builder
সংস্করণ :
-
1.0.0
(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown size
ডেটাসেটের আকার :
259.15 MiB
ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে ডাউনলোড_config.manual_dir-এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা
download_config.manual_dir
করতে হবে (~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
ডিফল্ট):
manual_dir-এ AudioData.zip ফাইল থাকা উচিত। এই ফাইলটি নিবন্ধনের সময় প্রদত্ত ডেটাসেট ফোল্ডারে Data/Zip/AudioData.zip-এর অধীনে থাকা উচিত। ডেটাসেট ডাউনলোড করার লিঙ্ক পেতে আপনাকে http://personal.ee.surrey.ac.uk/Personal/P.Jackson/SAVEE/Register.html- এ নিবন্ধন করতে হবে।স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'test' | 120 |
'train' | 240 |
'validation' | 120 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7),
'speaker_id': string,
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
শ্রুতি | শ্রুতি | (কোনটিই নয়,) | int64 | |
লেবেল | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
স্পিকার_আইডি | টেনসর | স্ট্রিং |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):('audio', 'label')
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@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}
}