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

wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型

GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类

该模型基于Wav2vec 2.0技术，通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号，识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出0-1范围内的情感预测结果。此外，模型还提供最后一个transformer层的池化状态，为语音情感分析研究提供了有力支持。

MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究

GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型

MMSA是一个多模态情感分析统一框架，集成15种先进MSA模型，支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具，方便使用。结合MMSA-FET工具包，可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台，助力相关领域的深入研究与创新。

twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

t5-base-finetuned-emotion - 基于T5模型的情感识别技术

GithubHuggingfaceT5下游任务传输学习开源项目情感数据集情感识别模型

这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用，通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优，T5模型能够识别六种情感：悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶，精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务，准确率高达93%，展现了自然语言处理领域的先进技术。

twitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest - 精确识别推文情绪的多标签分类模型

GithubHuggingfacetweetnlptwitter-roberta-base-emotion-multilabel-latest多标签分类开源项目情感分析机器学习模型

该项目微调了cardiffnlp/twitter-roberta-base-2022-154m模型，专注于SemEval 2018情感分析任务，显著增强推文的多标签情绪分类能力。模型在测试集上的F1 micro为0.7169，F1 macro为0.5464，是推文情感分析的理想选择。适用于tweetnlp和transformers中的文本分类任务，支持通过Python加载工具进行灵活使用，有助于社交媒体情感解析。

tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例

DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别

使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。

DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎

GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别

DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎，基于百度的Deep Speech研究，并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取，支持和贡献指南请参阅相应文件。

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。

ASRT_SpeechRecognition - 中文语音识别系统，支持多平台和多种API接口

ASRTGithubPythonTensorFlow开源项目深度学习语音识别

ASRT是一款基于深度学习的中文语音识别系统，采用TensorFlow框架实现。支持数据集包括Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1等，通过DCNN+CTC模型和最大熵隐马尔可夫模型实现汉字拼音识别。该系统跨平台兼容，提供多种API接口和SDK。适用于Linux和Windows系统，最低硬件要求为4核CPU、16GB RAM和NVIDIA GPU。提供详细的安装、训练、部署文档及Demo，适合开发者和研究人员使用。

bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用

GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型

该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。

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