emotion2vec

通用语音情感表示模型开源实现

emotion2vec 语音情感识别自监督预训练特征提取情感表征 Github 开源项目

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

文档

emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP - 基于wav2vec2的语音情感识别开源模型

GithubHuggingfaceIEMOCAPSpeechBrainwav2vec2开源项目模型深度学习语音情感识别

基于SpeechBrain框架开发的语音情感识别模型，集成wav2vec2架构并通过IEMOCAP数据集训练。模型采用卷积网络和残差结构，结合注意力机制进行特征提取，在测试集达到78.7%准确率。支持16kHz音频输入并提供自动标准化处理功能，可直接应用于语音情感分析任务。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取

GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别

wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。

wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型：Wav2Vec 2.0的微调应用

GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别

此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调，模型能够识别7种基本情绪。在评估集上，模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性，可应用于语音交互系统和情感计算研究。

wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition - 微调Wav2Vec 2.0实现高精度语音情感识别

GithubHuggingfaceRAVDESS数据集Wav2Vec 2.0开源项目微调模型深度学习语音情感识别

项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型，在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态，包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。

emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型

GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理

emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型，可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别，易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案，适用于需要深入理解文本情感的各种场景。

wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型

GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类

该模型基于Wav2vec 2.0技术，通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号，识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出0-1范围内的情感预测结果。此外，模型还提供最后一个transformer层的池化状态，为语音情感分析研究提供了有力支持。

wav2vec2-xlsr-persian-speech-emotion-recognition - Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型

GithubHuggingfaceShEMOWav2Vec 2.0开源项目模型波斯语自动语音识别语音情感识别

该项目开发的Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型能够识别六种基本情绪。模型在ShEMO数据集上训练，总体准确率达90%。项目提供了完整的使用说明，包括环境配置、模型加载和预测示例代码。同时还展示了模型在各情绪类别上的性能指标，如精确率、召回率和F1分数等。

wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition - 俄语语音情感识别工具

GithubHuggingfaceXLS-R Wav2Vec2俄语情感识别开源项目情感分类情感识别模型音频分类

本项目应用XLS-R Wav2Vec2模型进行俄语语音的情感识别，准确率为72%。通过多种情感分类标签，模型可识别愤怒、厌恶、兴奋、恐惧、快乐、中立及悲伤等情感。项目采用MIT许可证，使用Russian Emotional Speech Dialogs数据集，适合对情感识别技术有深入理解和应用需要的用户。

wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru - 基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析

DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别

该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练，包含12.5万条俄语音频样本，可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率，为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。

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