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speech-emotion-recognition

开源多模型语音情感识别系统

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。

distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类
该模型运用未标注GoEmotions数据集,利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型,但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型,以便在未标注数据上进行分类器训练。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
PaddleSpeech - 全面的开源语音处理工具集,涵盖语音识别、语音合成、说话人验证等多项功能
GithubPaddleSpeech声纹识别开源项目文本转语音热门语音合成语音识别
PaddleSpeech是基于PaddlePaddle平台的开源语音处理工具集,覆盖自动语音识别、文本转语音合成、说话人确认及声音分类等多项功能,提供易于使用、高效和灵活的模型,支持各类语音相关任务。工具集包含全流程服务,支持流式识别与合成系统,为研究和工业应用提供强大支持。
Emojinator - 基于机器学习的手势表情识别与分类
EmojinatorGithub开源项目手势识别机器学习电子信息表情符号
Emojinator项目通过机器学习技术提供不同手势表情的识别和分类解决方案。项目包含多个版本(如Emojinator 2.0和3.0),有详细的文件组织结构和创建手势及训练模型的代码。特别适合需处理电子消息和网页表情符号的应用场景,欢迎开发者们尝试使用。
WhisperSpeech - 多语言支持的开源文本转语音系统,功能强大并易于定制
GithubWhisperSpeech多语言支持开源模型开源项目文本转语音语音克隆
WhisperSpeech是基于开源Whisper框架开发的文本至语音系统,提供了商业级安全的语音合成解决方案。当前支持英语LibreLight数据集,并计划拓展到多语言支持。用户可通过在线Colab平台体验其高效的语音合成和声音克隆功能。
voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型
GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理
该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型,可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集,适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型,实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础,适用于学术研究及商业应用。
speech_course - 全面语音处理技术课程,从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术,从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等,并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式,辅以详细的幻灯片和视频资料,旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
distilbert-base-uncased-go-emotions-onnx - 优化为ONNX格式的轻量级情感分析模型
GithubHuggingfaceONNX开源项目情感分析模型模型量化自然语言处理零样本分类
该模型是基于distilbert-base-uncased架构,通过零样本蒸馏技术在GoEmotions数据集上训练的情感分类工具。经ONNX格式转换和量化处理,模型性能得到显著提升。这一创新方法展示了如何将复杂的NLI零样本模型简化为高效的学生模型,实现了仅依靠未标记数据即可训练分类器的技术突破。尽管在精度上可能略逊于全监督模型,但为处理无标签数据的情感分析任务提供了实用解决方案。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
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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