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会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

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。

fer - 面部表情识别与情绪检测的开源解决方案
FERGithubOpenCVPythonTensorflow开源项目情感识别
FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具,支持Python 3.6及以上版本,依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情,输出JSON格式数据,支持MTCNN和Haar Cascade分类器,使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口,可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别,适用于多种应用场景。
pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程
GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络
该开源项目提供了一系列教程,使用PyTorch实现序列分类模型,主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的理论与实践。此外,还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈,可以随时通过提交问题进行交流。
Expressive-FastSpeech2 - 非自回归表情文本到语音合成技术
Expressive-FastSpeech2Github多语言支持对话TTS开源项目情感TTS非自回归TTS
Expressive-FastSpeech2是一个非自回归表情文本到语音(TTS)的研究项目,专注于emotional和conversational TTS。该项目使用AIHub多模态视频AI数据和IEMOCAP数据库进行韩语和英语的处理,并提供了不同语言适应和数据处理的指导。
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。
EmotiVoice - 开源多声音、情感合成的文本转语音引擎
EmotiVoiceGithub多声音开源开源项目情感合成文本到语音热门
EmotiVoice是一款功能强大的开源文本转语音(TTS)引擎,支持中英文,并配备超过2000种声音选项。其最显著的特点是情感合成功能,用户可以创建表达各种情绪的语音,如快乐、激动、悲伤和愤怒等。EmotiVoice提供易于使用的Web界面和脚本接口,适用于批量生成结果,同时还支持语音速度调整,提供Mac应用程序和HTTP API,增设免费调用次数。
chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
MELD - 用于情感识别研究的多模态对话数据集
GithubMELD多方对话多模态情感识别对话数据集开源项目情感标注
MELD是一个基于《老友记》电视剧的多模态对话情感识别数据集,包含1400多段对话和13000多句话。数据集融合了文本、音频和视觉信息,每句话标注有7种情绪和3种情感倾向。MELD为多模态对话情感识别研究提供了丰富资源,包括详细统计信息、标注说明和基线模型。该数据集可用于开发情感对话系统等多种应用场景。
seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统
AI模型GithubSeamless多语言翻译实时翻译开源项目语音翻译
Seamless Communication项目开发了一系列AI模型,包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming,支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集,为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件,推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
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。
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