speech-emotion-recognition

开源多模型语音情感识别系统

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

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。

Github

介绍相关项目

sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型

该项目基于BERT预训练模型，专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础，通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练，具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是，此微调版本仅适用于情感分析，不推荐用于其他任务的进一步调整。

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。

awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具

Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统

AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动

DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统，采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频，适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型，DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情，为不同说话风格提供了灵活支持。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率

AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理

这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型，主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%，F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析，适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。

Hugging Face - 源代码开源平台

AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门

Hugging Face是开放源码机器学习平台，支持模型、数据集与应用的无限制托管，包含丰富的模态支持，已服务于超过5万家机构。

open-speech-corpora - 开放语料库整理助力语音技术研究与发展

CC-0许可Common VoiceGithub多语言开放语音语料库开源项目语音技术

open-speech-corpora项目为语音技术研究和开发提供了一个丰富的开放语料库清单。这些语料库多为免费并在创意共享许可证或社区数据许可协议下发布，方便研究和商业使用。它覆盖多种语言和超过2万小时的验证语音数据，是学者和开发者理想的数据资源。项目鼓励社区成员提出资源增补，以进一步完善数据库。

meme_search - 基于人工智能的表情包索引和检索系统

AIGithubMeme Search图像检索开源组件开源项目语义搜索

Meme Search是一个开源的表情包索引和检索系统。该项目利用Python和人工智能技术，实现了表情包的内容和文本索引功能。系统采用开源组件构建，包括图像文本提取、向量嵌入和搜索等功能，全部在本地处理。用户可以添加自己的表情包，通过语义搜索快速找到所需内容，并支持直接从应用程序拖放分享到其他应用。该系统为表情包管理和使用提供了一种新的解决方案。

相关项目

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