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

dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成

GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习

项目通过深度学习实现情感语音合成，包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略，如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题，但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目

本页面介绍了会话情感识别技术，包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型，如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集，并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型，并链接至其他重要项目和研究。

albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型：Twitter数据集微调与性能评估

AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理

albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型，在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65，展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer，使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比，albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型，轻松实现文本情感分类功能。

wav2vec2-xlsr-greek-speech-emotion-recognition - 基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型

AutoConfigGithubHuggingfaceWav2Vec 2.0希腊语开源项目模型深度学习语音情感识别

这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型，支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别，准确率达91%。项目提供Python接口，便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

SECap - 语音情感转文字描述的开源AI系统

GithubSECap大语言模型开源项目情感分析语音情感描述音频处理

SECap是一个开源的语音情感描述生成系统，结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述，为语音情感分析研究提供新的工具和思路。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具

BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型

BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型，基于sem_eval_2018_task_1数据集训练，能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制，但该模型在情感分析中表现优异，需注意可能的偏差问题。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台

GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测

SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型，整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架，可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务，大幅降低了推理延迟，提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析，支持多种客户端语言和服务部署，适用于多种商业场景。

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