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。

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介绍相关项目

wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型：Wav2Vec 2.0的微调应用

GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别

此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调，模型能够识别7种基本情绪。在评估集上，模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性，可应用于语音交互系统和情感计算研究。

emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

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。

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。

facial_emotions_image_detection - ViT模型驱动的人脸表情识别系统

GithubHuggingfaceViT人脸情绪识别图像分类开源项目情感分析模型深度学习

这个开源项目基于谷歌的ViT-Base模型，实现了91%准确率的人脸表情识别。系统可识别七种基本情绪：悲伤、厌恶、愤怒、中性、恐惧、惊讶和快乐。项目代码和详细实现过程可在Kaggle上获取，为情感分析和人机交互研究提供了有力支持。

sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径

GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理

该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。

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。

wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition - 俄语语音情感识别工具

GithubHuggingfaceXLS-R Wav2Vec2俄语情感识别开源项目情感分类情感识别模型音频分类

本项目应用XLS-R Wav2Vec2模型进行俄语语音的情感识别，准确率为72%。通过多种情感分类标签，模型可识别愤怒、厌恶、兴奋、恐惧、快乐、中立及悲伤等情感。项目采用MIT许可证，使用Russian Emotional Speech Dialogs数据集，适合对情感识别技术有深入理解和应用需要的用户。

wav2vec2-xlsr-persian-speech-emotion-recognition - Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型

GithubHuggingfaceShEMOWav2Vec 2.0开源项目模型波斯语自动语音识别语音情感识别

该项目开发的Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型能够识别六种基本情绪。模型在ShEMO数据集上训练，总体准确率达90%。项目提供了完整的使用说明，包括环境配置、模型加载和预测示例代码。同时还展示了模型在各情绪类别上的性能指标，如精确率、召回率和F1分数等。

wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取

GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别

wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。

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