塞巴斯蒂安·卡斯特罗,MathWorks
这段视频显示了如何调用Python®从MATLAB代码®使用一个情绪分析的例子。这个例子包括通过麦克风,听音频检测文本从演讲和使用pretrained机器学习模型预测情绪(积极、消极或中性)检测到文本。在这个例子中,MATLAB是第一个用于记录从一个麦克风音频数据。一个用户定义的Python模块用于检测文本的音频信号。本文然后回到MATLAB继续执行情绪分析。
在这个视频中,您将学习如何从MATLAB调用Python代码。
要做到这一点,我们将使用一个情绪分析的例子。假设一个人说,他们曾经参加是最好的音乐会。情绪分析算法将看这个文本和输出它认为是什么意图-或情绪的人。在这种情况下,它应该预测,这是一个积极的陈述。另一方面,如果一个人说,他们放弃了冰淇淋在地板上,他们是悲伤,那么该算法应该预测消极情绪。
情绪分析程序可能看起来像这样。我们听音频源像一个麦克风,从音频信号检测文本,然后使用我们的情绪分析模型的文本分类。假设我做所有我在MATLAB开发,但是我的同事已经Python代码执行的语音转换。而不是重写代码或找到一个新的解决方案,我想仍在使用的Python代码的语音,在MATLAB做余下的工作。
我们先看到我们的Python代码。我有一个Python模块使用SpeechRecognition包,尤其是PocketSphinx卡内基梅隆大学软件识别文本从演讲。在这个包中,我的同事提供了一个“audioToText”功能。接受一个音频信号,其采样频率和通道宽度,并返回检测到的文本和一个布尔标志指示检测是否成功。
将MATLAB,这是我们的生活脚本显示整个情绪分析过程。
首先,我将使用“pyversion”功能,看哪个版本的Python解释器在MATLAB。对我来说,它是Python 3.7。参考文档,看看哪个版本释放MATLAB支持,以及如何设置额外的选项。金宝app在这个步骤中,我也将我的同事的Python模块添加到Python路径。
接下来,我将使用内置的“audiorecorder”功能在MATLAB倾听我的麦克风和显示生成的音频信号。让我们听5秒,给测试程序一个句子。例如,“我去了我最喜欢的餐馆,吃了一顿美味的饭”。
现在我们有音频数据,调用Python代码的时候了。这行代码,我指示MATLAB调用“audioToText”功能的“mySpeechRecognizer”Python包。然后我可以从Python的返回列表中提取输出数据输出。
我们有在MATLAB公认的文本。最后,我将调用MATLAB函数来执行情绪分析。正如你所看到的,预测的情绪是积极的,这似乎是正确的。如果你想知道是什么在这个函数中,我使用一个内置的情绪分析算法叫做维德从文本分析工具箱。
总结我们的例子。总而言之,让我们来谈谈为什么要从MATLAB调用Python。工作流我们显示适合如果你已经工作在MATLAB和想使用Python来解决问题的一部分。这可以是你现有的Python代码你想重用,或者你需要访问功能,只有在Python中可用。
为了了解更多,看看下面的参考资料。同时,一定要看我们其他的视频如何从Python调用MATLAB。
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