SECap: 使用大型语言模型进行语音情感描述

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本仓库包含论文"SECap: 使用大型语言模型进行语音情感描述"的实现。更多详细信息请参阅我们的论文。

该仓库包括模型代码、训练和测试脚本，以及测试数据集。测试数据集由600个wav音频文件及其相应的情感描述组成。

数据集

我们在dataset文件夹中公开了600个测试数据集。该数据集包含600个wav音频文件及其相应的情感描述。

dataset文件夹包含以下文件：

wav：包含600个wav音频文件的文件夹。

text.txt：包含600个音频文件转录文本的文件。

fid2captions.json：包含600个音频文件情感描述的文件。

下载

您可以使用以下命令简单地下载仓库：

git clone https://github.com/thuhcsi/SECap.git

安装

要安装项目依赖项，请使用以下命令：

conda env create -f environment.yml

预训练模型

您需要下载两个文件来运行代码。第一个是model.ckpt，这是SECaps的预训练模型。第二个是weights，这是依赖项所需的权重。

如果您下载了weights.tar.gz，您需要解压它并将文件放在weights文件夹中。

tar -xvf weights.tar.gz -C path/to/SECap

然后您需要将model.ckpt文件和weights文件夹放在主文件夹(SECap)中。

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您可以从夸克网盘或谷歌云盘下载model.ckpt并将其放在主文件夹中。

您可以从夸克网盘下载weights或从谷歌云盘下载weights.tar.gz并将其放在主文件夹中。

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同时，我们在huggingface模型库中提供了预训练的检查点。您也可以从这里下载model.ckpt和weights.tar.gz。

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推理和测试

如果您想在自己的数据上测试模型，请使用inference.py脚本。例如：

cd scripts
python inference.py --wavdir /path/to/your/audio.wav

如果您想在提供的600个音频文件及其情感描述的测试数据集上测试模型，请使用test.py脚本。例如：

cd scripts
python test.py 

训练

如果您想训练模型，请使用train.py脚本。但首先，您需要创建一个训练数据集。训练数据集应该是一个包含音频文件及其相应情感描述的文件夹。 例如：

cd scripts
python train.py 

计算相似度

我们使用句子相似度来评估生成的描述。

具体来说，我们对600个音频文件生成8次描述，计算每个句子与其他7个句子之间的相似度，并删除平均相似度最低的3个句子。我们使用这5个句子作为最终生成的描述，并计算生成的描述与真实描述之间的相似度。

如果您想计算生成的描述与真实描述之间的相似度，请使用tool/get_sentence_simi.py脚本。例如：

cd tool
# 修改get_sentence_simi.py中的路径
python get_sentence_simi.py

您也可以使用tool/get_sentence_simi.py脚本来计算您自己数据的生成描述与真实描述之间的相似度。

结果

您可以在result文件夹中找到您的结果。

我们还在result文件夹中提供了我们的一个结果，即result.txt。

它使用提示"请用中文用一句话描述上面给出的音频中说话人的情感："，您可以使用训练提示之一或您自己的提示。

引用

如果您在研究中使用此仓库，请引用我们的论文：

@inproceedings{xu2024secap,
  title={Secap: Speech emotion captioning with large language model},
  author={Xu, Yaoxun and Chen, Hangting and Yu, Jianwei and Huang, Qiaochu and Wu, Zhiyong and Zhang, Shi-Xiong and Li, Guangzhi and Luo, Yi and Gu, Rongzhi},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={38},
  number={17},
  pages={19323--19331},
  year={2024}
}