懂AI
SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes

WavLM基线模型实现多维度语音情感分析

此模型是Odyssey 2024语音情感识别竞赛的基线系统，基于WavLM架构开发。它能够同时预测语音的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出值范围在0到1之间。模型使用MSP-Podcast数据集训练，并在竞赛的Test3和Development数据集上完成了基准测试。该模型提供了简洁的使用接口，便于集成到各类语音情感分析应用中。

模型MSP-Podcast音频分类开源项目Huggingface语音情感识别多任务模型GithubWavLM
GitHubHugging Face论文

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes项目介绍

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes是一个专门用于语音情感识别的先进模型。该项目是为2024年奥德赛情感识别比赛开发的基线模型之一。它采用了多属性预测方法，能够同时预测语音中的唤醒度、支配度和效价三个情感维度。

模型特点

  1. 多任务学习：该模型采用多任务学习框架，可以同时预测三个情感属性，提高了模型的效率和性能。

  2. 基于WavLM：模型架构基于WavLM，这是一种强大的语音处理预训练模型，为语音情感识别任务提供了坚实的基础。

  3. 数据集：模型使用MSP-Podcast数据集进行训练，这是一个广泛用于语音情感研究的高质量数据集。

  4. 属性预测范围：模型预测的唤醒度、支配度和效价值大约在0到1之间，提供了连续的情感强度估计。

性能评估

模型在奥德赛比赛的Test3和Development数据集上进行了评估，使用了一致性相关系数（CCC）作为评估指标。结果显示：

  • Test3数据集：效价0.577，支配度0.577，唤醒度0.405
  • Development数据集：效价0.652，支配度0.688，唤醒度0.579

这些结果表明，模型在预测支配度和效价方面表现较好，而在预测唤醒度方面还有提升空间。

使用方法

研究人员提供了详细的使用说明，包括如何加载模型、处理音频数据以及进行预测。使用过程包括以下步骤：

  1. 加载预训练模型
  2. 读取并标准化音频文件
  3. 生成掩码
  4. 进行批处理
  5. 使用模型进行预测

这些步骤使得研究人员和开发者能够方便地在自己的项目中集成和使用这个模型。

项目资源

为了方便用户更深入地了解和使用该模型，项目提供了多种资源：

  • 在线演示：用户可以通过Hugging Face Spaces体验模型的实际效果
  • 论文：详细介绍了模型的技术细节和研究背景
  • GitHub仓库：提供了完整的代码和更多技术细节

总结

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes项目为语音情感识别领域提供了一个强大而灵活的工具。它不仅在奥德赛比赛中作为基线模型，也为研究人员和开发者提供了一个可靠的起点，以进一步探索和改进语音情感识别技术。

编辑推荐精选

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

下拉加载更多