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

fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别

fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。

wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型

GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调，专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率，为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限，但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术，为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力，为非洲语言技术的发展贡献力量。

EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架

EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动

EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。

GermanWordEmbeddings - 开源德语词向量训练与评估工具包

Github开源项目德语模型训练评估词嵌入语料库

GermanWordEmbeddings是一个开源的德语词向量模型训练与评估工具包。该工具包基于gensim的word2vec实现,提供了从语料库获取、预处理到模型训练和评估的完整流程。工具包支持语法和语义特征评估,可用于德语自然语言处理研究。项目还提供了一个基于德语维基百科和新闻文章训练的预训练模型。

w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器

GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型

W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器，基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数，在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练，涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件，W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用，为多语言语音处理研究提供了有力工具。

wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型

GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型，基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上，词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征，仅需1小时标记数据即可超越现有方法，展示了低资源语音识别的潜力。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析

GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理

这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型，通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外，还有一个基于更多最新推文训练的改进版本，可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。

wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能

GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型，在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示，在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写，提供了详细使用示例。

wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型

DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别

该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型，提升音素识别的精确度，展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline，实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化，有助于提高语音处理技术效率。

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