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

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

L-SVD - 推动人工智能情感分析研究的大规模视频数据集

GithubL-SVD开源项目情感识别机器学习深度学习视频数据集

L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆

GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆

MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。

distilbert-base-uncased-emotion - DistilBERT情感分析模型：小巧快速且准确

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理

这是一个基于DistilBERT的情感分析模型，体积比BERT小40%，速度更快，同时保持93.8%的准确率。模型可将文本分类为6种情感，每秒处理398.69个样本，性能优于BERT、RoBERTa和ALBERT同类模型。该模型采用情感数据集微调，通过简单pipeline即可快速部署使用。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

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。

speech_recognition - Python多引擎语音识别库

API支持GithubPython库SpeechRecognition开源项目语音识别音频处理

SpeechRecognition是一个Python语音识别库，支持CMU Sphinx、Google Speech等多个引擎。它提供麦克风输入、音频文件转录等功能，可进行离线和在线识别。该库安装简单，适用于各类语音识别应用开发。

ReazonSpeech - 多模型语音识别开源工具包支持日语音频分析

GithubReazonSpeech开源项目深度学习自然语言处理语音识别

ReazonSpeech是一个开源语音识别项目，整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外，该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具，有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架，为开发者提供了多样化的选择。

torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型

DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理

TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型，通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码，方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务，为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。

相关项目

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