- Описание :
CREMA-D — это набор аудиовизуальных данных для распознавания эмоций. Набор данных состоит из лицевых и голосовых эмоциональных выражений в предложениях, произносимых в различных основных эмоциональных состояниях (счастливом, грустном, гневе, страхе, отвращении и нейтральном). Было собрано 7 442 клипа 91 актера разного этнического происхождения. Этот релиз содержит только аудиопоток из оригинальной аудиовизуальной записи. Образцы разделены между обучением, проверкой и тестированием, так что образцы от каждого спикера принадлежат ровно одному сплиту.
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://github.com/CheyneyComputerScience/CREMA-D
Исходный код :
tfds.audio.CremaDВерсии :
-
1.0.0(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
579.25 MiBРазмер набора данных :
1.65 GiBАвтоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'test' | 1556 |
'train' | 5144 |
'validation' | 738 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
'speaker_id': string,
})
- Документация по функциям :
| Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ОсобенностиDict | ||||
| аудио | Аудио | (Никто,) | int64 | |
| этикетка | Метка класса | int64 | ||
| спикер_ид | Тензор | нить |
Контролируемые ключи (см . документ
as_supervised):('audio', 'label')Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@article{cao2014crema,
title={ {CREMA-D}: Crowd-sourced emotional multimodal actors dataset},
author={Cao, Houwei and Cooper, David G and Keutmann, Michael K and Gur, Ruben C and Nenkova, Ani and Verma, Ragini},
journal={IEEE transactions on affective computing},
volume={5},
number={4},
pages={377--390},
year={2014},
publisher={IEEE}
}