Python pyAudioAnalysis，元组索引超出范围

因此，我正试图使用，制作一个基本的情绪分类器，我收集了一个小的数据样本来测试它是否有效。我的代码如下：

from pyAudioAnalysis import audioAnalysis as aA   

aA.trainClassifierWrapper('svm', False,
                      ["C:\Users\gover_000\Desktop\Angry",
                      "C:\Users\gover_000\Desktop\Happy",
                      "C:\Users\gover_000\Desktop\Sad",
                      "C:\Users\gover_000\Desktop\Scared",
                      "C:\Users\gover_000\Desktop\Neutral"],
                      "testSVM")

如果执行此操作，则会出现以下错误：

Traceback (most recent call last) <ipython-input-7-2e5393432e89> in <module>()
  5                       "C:\Users\gover_000\Desktop\Scared",
  6                       "C:\Users\gover_000\Desktop\Neutral"],
----> 7                       "testSVM")

C:\Users\gover_000\Documents\GitHub\Emotion-Recognition-Prototype\pyAudioAnalysis\audioAnalysis.pyc in trainClassifierWrapper(method, beatFeatures, directories, modelName)
     88         raise Exception("At least 2 directories are needed")
     89     aT.featureAndTrain(directories, 1, 1, aT.shortTermWindow, aT.shortTermStep,
---> 90                        method.lower(), modelName, computeBEAT=beatFeatures)
     91 
     92 

C:\Users\gover_000\Documents\GitHub\Emotion-Recognition-Prototype\pyAudioAnalysis\audioTrainTest.pyc in featureAndTrain(listOfDirs, mtWin, mtStep, stWin, stStep, classifierType, modelName, computeBEAT, perTrain)
    275     featureNames = ["features" + str(d + 1) for d in range(numOfFeatures)]
    276 
--> 277     writeTrainDataToARFF(modelName, features, classNames, featureNames)
    278 
    279     for i, f in enumerate(features):

C:\Users\gover_000\Documents\GitHub\Emotion-Recognition-Prototype\pyAudioAnalysis\audioTrainTest.pyc in writeTrainDataToARFF(modelName, features, classNames, featureNames)
   1097     for c, fe in enumerate(features):
   1098         for i in range(fe.shape[0]):
-> 1099             for j in range(fe.shape[1]):
   1100                 f.write("{0:f},".format(fe[i, j]))
   1101             f.write(classNames[c]+"\n")

IndexError: tuple index out of range

（） 5“C:\Users\gover\u 000\Desktop\dake”， 6“C:\Users\gover\u 000\Desktop\Neutral”]， ---->7“测试支持向量机”） TrainClassifierRapper中的C:\Users\gover\u 000\Documents\GitHub\Emotion Recognition Prototype\pyAudioAnalysis\audioAnalysis.pyc（方法、功能、目录、模型名） 88引发异常（“至少需要2个目录”） 89 aT.功能和列车（目录，1，1，aT.ShortTerm窗口，aT.ShortTerm步骤， --->90 method.lower（），modelName，computeBEAT=beatFeatures） 91 92 C:\Users\gover\u 000\Documents\GitHub\Emotion Recognition Prototype\pyAudioAnalysis\audioTrainTest.pyc在feature和train中（列出dirs、mtWin、mtStep、stWin、stStep、分类器类型、modelName、computeBEAT、perTrain） 275 featureNames=[“features”+str（d+1）表示范围内的d（numOfFeatures）] 276 -->277 writeTrainDataToARFF（模型名、特征、类名、特征名） 278 279表示枚举中的i，f（特征）： C:\Users\gover\u 000\Documents\GitHub\Emotion Recognition Prototype\pyAudioAnalysis\audioTrainTest.pyc in writeTrainDataToARFF（modelName、features、classNames、featureNames） 1097用于枚举中的c、fe（特征）： 1098对于范围内的i（有限元形状[0]）： ->1099适用于范围内的j（有限元形状[1]）： 1100 f.write（“{0:f}，”.format（fe[i，j]）） 1101 f.write（类名[c]+“\n”） 索引器错误：元组索引超出范围 我知道

shape[1]

应该返回数组维度的列。

---

但是为什么它会在这里返回一个错误

好的，所以我发现了问题

---

问题是我的一个分类器没有足够的文件，它至少需要2个。因此，在添加更多之后，它又起作用了

好吧，我找到了问题所在

---

问题是我的一个分类器没有足够的文件，它至少需要2个。因此，在添加更多之后，它又起作用了

相同的问题可能是由于培训文件夹中的文件数量不同造成的 例如：

然后它也会生成相同的错误，因为它无法生成所需的数组矩阵（使用

dirsWavFeatureExtraction

函数内部

audioFeatureExtraction.py

）

我找到的解决方案是，在培训文件夹中应该有相同数量的文件

已解决的示例：

+Training
  +Bubble - 6 files
  +glass - 6 files
  +bounce - 6 files

---

相同的问题可能是由于培训文件夹中的文件数量不同 例如：

然后它也会生成相同的错误，因为它无法生成所需的数组矩阵（使用

dirsWavFeatureExtraction

函数内部

audioFeatureExtraction.py

）

我找到的解决方案是，在培训文件夹中应该有相同数量的文件

已解决的示例：

+Training
  +Bubble - 6 files
  +glass - 6 files
  +bounce - 6 files

---

可能是因为

fe

是一个向量，而不是一个矩阵。所以要研究的问题是为什么你的特征是一维的——请考虑用库名标注问题，而不是<代码>元组< /代码>或<代码>索引错误> /代码>。好的。我不能用库名来标记它，因为它可能不存在，因为

fe

是一个向量，而不是一个矩阵。所以要研究的问题是为什么你的特征是一维的——请考虑用库名标注问题，而不是<代码>元组< /代码>或<代码>索引错误> /代码>。好的。我不能用库名标记它，因为它还不存在