从零开始搭建free5GC：5G核心网实战部署完全指南
2026/1/22 5:46:06
用科哥镜像做了个语音情绪分析项目，附完整操作过程
1. 项目背景与目标
最近在做一个人机交互相关的项目，想让系统能“听懂”用户的情绪。市面上虽然有不少语音情绪识别的方案，但要么太贵，要么效果不稳定。偶然间发现了科哥基于 Emotion2Vec+ Large 模型二次开发的镜像——Emotion2Vec+ Large语音情感识别系统 二次开发构建by科哥，部署简单、支持中文，还带 WebUI 界面，简直是为我量身定制的。
于是决定动手试一试，从部署到调用，全程记录下来，分享给有同样需求的朋友。本文会带你一步步完成整个流程，不需要太多技术基础，小白也能轻松上手。
2. 镜像简介与核心能力
2.1 镜像基本信息
- 镜像名称：Emotion2Vec+ Large语音情感识别系统 二次开发构建by科哥
- 模型来源：阿里达摩院 ModelScope 的 Emotion2Vec+ Large
- 功能定位：语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）
- 支持语言：中英文为主，多语种通用
- 输出形式：WebUI 可视化界面 + JSON 结果文件 + 特征向量（Embedding）
2.2 能识别哪些情绪？
这个系统可以识别9 种常见情绪，覆盖了人类基本的情感维度：
| 情感 | 英文 | 示例场景 |
|---|---|---|
| 快乐 | Happy | 开心大笑、兴奋表达 |
| 愤怒 | Angry | 生气、大声质问 |
| 悲伤 | Sad | 低沉语调、哭泣 |
| 恐惧 | Fearful | 害怕、紧张发抖 |
| 惊讶 | Surprised | 突然惊呼 |
| 厌恶 | Disgusted | 表示嫌弃、反感 |
| 中性 | Neutral | 平静陈述、朗读 |
| 其他 | Other | 复杂混合情绪 |
| 未知 | Unknown | 无法判断 |
小贴士：系统还会输出每种情绪的得分和置信度，方便你做进一步分析。
3. 环境准备与快速部署
3.1 部署方式选择
这个镜像通常运行在云端容器或本地服务器上。如果你使用的是 CSDN 星图平台或其他 AI 镜像市场，可以直接一键拉取并启动。
假设你已经成功部署了该镜像，接下来只需要执行启动命令即可。
3.2 启动应用
打开终端，输入以下命令：
/bin/bash /root/run.sh这行命令会启动 WebUI 服务，默认监听端口7860。
3.3 访问 Web 界面
服务启动后，在浏览器中访问：
http://localhost:7860如果是在远程服务器上运行，请将localhost替换为你的 IP 地址，并确保防火墙开放了对应端口。
你会看到一个简洁直观的界面，左侧是上传区，右侧是结果展示区。
4. 实际操作全流程演示
下面我以一段自己录制的语音为例，完整走一遍分析流程。
4.1 第一步：上传音频文件
点击界面上的“上传音频文件”区域，选择你的语音文件。
支持格式：
- WAV
- MP3
- M4A
- FLAC
- OGG
建议参数：
- 时长：1–30 秒（太短可能识别不准，太长影响效率）
- 文件大小：不超过 10MB
- 采样率：任意（系统会自动转成 16kHz）
我上传了一段 8 秒的录音，内容是：“今天真是气死我了！谁又把我的资料删了？”
提示：也可以直接拖拽文件到上传区域，非常方便。
4.2 第二步：设置识别参数
上传完成后，需要配置两个关键参数：
4.2.1 粒度选择
- utterance（整句级别）：对整段音频做一个整体情绪判断。
- frame（帧级别）：逐帧分析，适合研究情绪变化过程。
对于大多数日常使用场景，推荐选utterance。
4.2.2 是否提取 Embedding 特征
- 勾选：导出
.npy格式的特征向量，可用于后续机器学习任务（如聚类、相似度计算）。 - ❌ 不勾选：只输出情绪标签和得分。
我这次只是做情绪判断，所以没勾选。
4.3 第三步：开始识别
点击“ 开始识别”按钮，系统开始处理。
首次运行会加载约 1.9GB 的模型，耗时 5–10 秒。之后每次识别只需 0.5–2 秒。
处理过程中，右侧会显示详细日志，包括：
- 文件信息（时长、原始采样率）
- 预处理进度（转换为 16kHz）
- 模型推理状态
- 输出路径
5. 查看与解读识别结果
几秒钟后，结果出炉！
5.1 主要情绪结果
结果显示：
😠 愤怒 (Angry) 置信度: 87.6%完全符合我的预期——我说话时确实带着明显的怒气。
5.2 详细得分分布
系统还给出了所有 9 种情绪的得分：
| 情感 | 得分 |
|---|---|
| Angry | 0.876 |
| Disgusted | 0.032 |
| Fearful | 0.018 |
| Happy | 0.002 |
| Neutral | 0.021 |
| Other | 0.015 |
| Sad | 0.010 |
| Surprised | 0.024 |
| Unknown | 0.002 |
可以看到，“愤怒”的得分远高于其他情绪，说明判断很明确。
5.3 处理日志与输出文件
系统自动生成一个时间戳命名的输出目录：
outputs/outputs_20240104_223000/里面包含三个文件：
processed_audio.wav：预处理后的音频（16kHz WAV）result.json：结构化结果（JSON 格式）embedding.npy（可选）：特征向量
result.json内容如下：
{ "emotion": "angry", "confidence": 0.876, "scores": { "angry": 0.876, "disgusted": 0.032, "fearful": 0.018, "happy": 0.002, "neutral": 0.021, "other": 0.015, "sad": 0.010, "surprised": 0.024, "unknown": 0.002 }, "granularity": "utterance", "timestamp": "2024-01-04 22:30:00" }这个文件可以直接被 Python 或其他程序读取，集成进你的项目中。
6. 实战技巧与优化建议
6.1 如何获得更准的结果？
根据我的测试经验，以下几点能显著提升识别准确率：
推荐做法：
- 使用清晰录音，避免背景噪音
- 单人说话，避免多人对话干扰
- 情绪表达明显（比如真的生气、真的开心）
- 音频时长控制在 3–10 秒最佳
❌应避免的情况：
- 音质差、失真严重
- 音频过短（<1 秒）或过长（>30 秒）
- 情绪模糊、语气平淡
- 歌曲演唱（系统主要针对语音训练）
6.2 快速测试小技巧
点击界面上的“ 加载示例音频”按钮，可以快速体验内置测试音频的效果，验证系统是否正常工作。
6.3 批量处理怎么办？
目前 WebUI 不支持批量上传，但你可以通过脚本自动化调用后端 API 实现批量处理。后续我会专门写一篇《如何用 Python 调用 Emotion2Vec 接口实现批量情绪分析》的文章。
6.4 二次开发的可能性
如果你想把这个能力嵌入自己的产品，比如智能客服、心理评估 App 或语音助手，可以通过以下方式扩展：
- 读取
result.json做业务逻辑判断 - 利用
embedding.npy做用户情绪聚类或个性化建模 - 将识别结果接入数据库或可视化仪表盘
7. 常见问题与解决方案
7.1 上传后没反应？
检查以下几点：
- 文件格式是否支持
- 文件是否损坏
- 浏览器控制台是否有报错信息
- 是否已正确启动
/root/run.sh
7.2 识别结果不准？
可能是以下原因：
- 音频质量差或有噪音
- 情绪表达不明显
- 语言或口音差异较大
- 音频太短或太长
尝试更换更清晰、情绪更强烈的语音再试。
7.3 首次识别为什么这么慢？
这是正常现象。第一次运行需要加载 1.9GB 的深度学习模型，耗时 5–10 秒。后续识别速度很快，基本在 1 秒内完成。
8. 总结
通过这次实践，我成功用科哥的镜像搭建了一个可用的语音情绪分析系统。整个过程非常顺畅，无需任何代码基础就能完成部署和使用。
这套方案特别适合以下场景：
- 智能客服情绪监控
- 在线教育学生状态分析
- 心理健康辅助评估
- 语音机器人情感交互
- 用户反馈语音分析
它不仅提供了直观的 Web 界面，还能输出结构化数据和特征向量，具备很强的可扩展性。
如果你也在寻找一个开箱即用、准确率高、支持中文的语音情绪识别工具，强烈推荐试试这个镜像。
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。