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emotion2vec

通用语音情感表示模型开源实现

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。

awesome-emotion-recognition-in-conversations - 对话情感识别的最新研究资源与进展综述
Github对话系统开源项目情感识别机器学习深度学习自然语言处理
本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
phobert-base-vi-sentiment-analysis - 越南语情感分析工具,实现文本情绪精确判定
GithubHuggingfacePhoBert开源项目情感分析情绪分类模型模型训练越南语
模型专注越南语文本情绪识别,提供准确的情感分类。其开放源码和多元应用场合使研究者和开发者受益。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理
bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分,该开源项目主要面向非商业用途和科研领域,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器
CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成
UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成,提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练,并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。
hubert-large-speech-emotion-recognition-russian-dusha-finetuned - HuBERT模型在俄语语音情感识别上的应用与优化
GithubHuBERTHuggingface俄语开源项目微调模型语音情感识别预训练模型
该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调,实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出,准确率达0.86,宏F1分数为0.81,超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码,便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。
life2vec - 生命事件序列模型预测人类生活轨迹
Githublife2vec人工智能大数据分析开源项目生命事件序列预测模型
life2vec项目开发了基于Transformer的模型,利用生命事件序列预测人类生活。该模型能从个人生活事件中学习,预测死亡率、移民倾向和性格特征。这项研究将自然语言处理技术应用于社会科学,为理解人类行为模式和社会动态提供新视角。研究成果发表于Nature Computational Science期刊。
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