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Emotion2Vec+ Large JSON格式详解：result.json字段说明手册

1. 欢迎使用 Emotion2Vec+ Large 语音情感识别系统

欢迎使用 Emotion2Vec+ Large 语音情感识别系统！本手册将为您详细解读系统输出的核心文件result.json的结构与字段含义，帮助您更好地理解识别结果、进行二次开发或集成到其他应用中。

该系统由科哥基于阿里达摩院开源的 Emotion2Vec+ Large 模型进行二次开发构建，具备高精度的语音情感识别能力。通过 WebUI 界面，您可以轻松上传音频并获取结构化的情感分析结果，所有输出均以标准 JSON 格式保存，便于程序读取和处理。

2. result.json 文件概览

2.1 输出路径与生成机制

每次完成语音情感识别后，系统会自动生成一个独立的时间戳目录，用于存放本次识别的所有结果文件：

outputs/outputs_YYYYMMDD_HHMMSS/

其中YYYYMMDD_HHMMSS是识别任务开始时的日期时间（如20240104_223000），确保每次运行的结果互不覆盖。

在该目录下，主要包含以下三个文件：

• processed_audio.wav：预处理后的音频（统一为 16kHz WAV）
• result.json：情感识别结果（本文重点解析）
• embedding.npy：可选的音频特征向量（需勾选“提取 Embedding 特征”）

2.2 result.json 示例内容

{ "emotion": "happy", "confidence": 0.853, "scores": { "angry": 0.012, "disgusted": 0.008, "fearful": 0.015, "happy": 0.853, "neutral": 0.045, "other": 0.023, "sad": 0.018, "surprised": 0.021, "unknown": 0.005 }, "granularity": "utterance", "timestamp": "2024-01-04 22:30:00" }

接下来我们将逐个字段深入解析其含义与用途。

3. 字段详细说明

3.1 emotion：主情感标签

类型：字符串（英文小写）
示例值："happy"

这是模型判断出的最可能的情感类别，对应中文为“快乐”。系统共支持 9 种情感分类：

提示：此字段是最高置信度的情感，但不代表其他情感不存在。建议结合scores字段综合判断是否存在混合情绪。

3.2 confidence：置信度

类型：浮点数（范围 0.0 ~ 1.0）
示例值：0.853

表示模型对主情感判断的确定程度。数值越接近 1.0，说明模型越有信心；低于 0.6 可能意味着情感表达模糊或音频质量不佳。

在前端展示时通常转换为百分比形式（如 85.3%），便于用户直观理解。

3.3 scores：各情感得分分布

类型：对象（JSON Object）
键名：9 种情感的英文小写标签
值类型：浮点数（0.0 ~ 1.0）
总和：约等于 1.0（因浮点精度可能存在微小误差）

这是一个关键字段，反映了模型对每种情感的可能性评估。例如：

"scores": { "happy": 0.853, "neutral": 0.045, "surprised": 0.021 }

这表明虽然主情感是“快乐”，但也存在一定“中性”和“惊讶”的成分，可能是带有轻微惊喜的愉快语气。

实际应用场景：

• 客服质检：检测客户是否表面满意但实际带有不满（如 high happy + medium angry）
• 心理辅助：发现言语中隐藏的负面情绪倾向
• 内容创作：分析配音演员的情绪表现力

3.4 granularity：识别粒度

类型：字符串
可选值："utterance"或"frame"

表示本次识别所采用的分析层级：

当选择frame模式时，result.json结构会发生变化——emotion和confidence将变为数组，按时间帧输出每一时刻的情感状态。

注意：当前文档描述的是utterance模式的输出格式。若需frame模式的数据结构，请参考后续扩展说明。

3.5 timestamp：时间戳

类型：字符串（ISO 格式）
示例值："2024-01-04 22:30:00"

记录本次识别任务的起始时间，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，可用于日志追踪、结果排序或多任务管理。

该时间与输出目录名中的时间一致，方便通过文件系统快速定位原始数据。

4. 数据读取与编程处理

4.1 Python 读取示例

您可以使用 Python 轻松加载并解析result.json文件：

import json # 读取 JSON 文件 with open('outputs/outputs_20240104_223000/result.json', 'r', encoding='utf-8') as f: result = json.load(f) # 提取主情感 main_emotion = result['emotion'] print(f"主情感: {main_emotion}") # 提取置信度（转为百分比） conf_percent = round(result['confidence'] * 100, 1) print(f"置信度: {conf_percent}%") # 查看所有得分 for emo, score in result['scores'].items(): print(f"{emo}: {score:.3f}")

4.2 结合 embedding.npy 进行深度分析

如果启用了“提取 Embedding 特征”，系统还会生成embedding.npy文件，它是音频的深层语义向量表示。

import numpy as np # 加载特征向量 embedding = np.load('outputs/outputs_20240104_223000/embedding.npy') print(f"Embedding 形状: {embedding.shape}") # 如 (768,) 或 (T, 768)

可拓展用途：

• 情感聚类：对多个音频的 embedding 做 K-Means 分组
• 相似度匹配：计算两个语音片段的情感相似度（余弦距离）
• 异常检测：建立正常情感 baseline，识别偏离行为
• 模型微调：作为下游任务的输入特征

5. 常见问题与注意事项

5.1 如何判断结果是否可靠？

请从以下几个方面评估识别质量：

• 置信度是否高于 0.7
• 主情感得分是否显著高于第二名（建议差距 > 0.3）
• 音频本身是否有明显情感表达
• 背景噪音是否较小

若happy: 0.45,neutral: 0.40,sad: 0.15，则说明情感模糊，不宜做硬性分类。

5.2 多人对话如何处理？

本模型针对单人语音设计。多人同时说话会导致情感混淆。建议：

• 使用语音分离工具（如 pyAudioAnalysis 或 Whisper Segmentation）先分段
• 对每个说话片段单独分析
• 统计整体情感趋势

5.3 是否支持实时流式识别？

目前 WebUI 版本仅支持文件上传。但底层模型支持流式推理。如需实现实时情感监控（如直播弹幕情绪反馈），可通过以下方式改造：

1. 使用ffmpeg将麦克风输入切分为 3~5 秒的音频块
2. 调用推理脚本批量处理
3. 每次返回result.json并绘制情感曲线

5.4 自定义情感映射与后处理建议

您可以在应用层添加自己的逻辑来优化输出。例如：

def map_to_three_category(emotion, confidence): positive = ['happy', 'surprised'] negative = ['angry', 'sad', 'fearful', 'disgusted'] if confidence < 0.5: return "uncertain" elif emotion in positive: return "positive" elif emotion in negative: return "negative" else: return "neutral" # 应用映射 category = map_to_three_category(result['emotion'], result['confidence']) print(f"情感极性: {category}")

适用于需要简化分类的业务系统（如满意度评分、舆情监控等）。

6. 总结

result.json是 Emotion2Vec+ Large 系统输出的核心数据载体，结构清晰、语义明确，非常适合集成到各类 AI 应用中。通过对各个字段的理解与合理利用，您可以：

• 快速构建语音情感分析功能
• 实现自动化情绪报告生成
• 开展更深层次的情感模式挖掘
• 打造个性化的交互体验（如智能客服、虚拟助手）

掌握result.json的解析方法，是进行二次开发的第一步，也是迈向智能化语音处理的关键一步。

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