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emotion: 情感，情绪，主观的。label一般是：happy、sad、angry
sentiment: 态度，情绪，意见。positive、negative，nature
课题数据集处理：
数据情况：
训练集+验证集：2783；测试集（相同题目）：299，测试集（不同题目）：344。
初步， 类标先不平衡， 直接去学，看整体打分预测效果怎样。
类标选择二人取平均、
最终生成：
train,
dev,
test,
nlp_trans.npy（每一条数据的文本）
label（数据的标签）
audio_mfcc(音频特征)
seqN（mfcc的长度）
audio_prosody(韵律特征)
中文词向量，对于不存在的词，随机初始向量，设为可训练的。
audio特征提取：
直接一条完整的音频，19858长度，10M左右
原始长度：1423左右。
修改MFCC12EDA_conf参数：frameSize 0.025 -> 0.25, frameStep 0.01 -> 0.1
长度变为1984
mfcc需要后处理：
每行 39维，
（n, row, col）,n指数据个数， 后面两个为每条数据的mfcc特征维度（750, 39）
row>750,只取750. （数据需要统计）
现在，2783 * 2377 * 39