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Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型

模型 Wav2Vec 2.0 Github ShEMO 波斯语自动语音识别 Huggingface 开源项目语音情感识别

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

wav2vec2-large-xlsr-53-gender-recognition-librispeech - Wav2Vec2模型在Librispeech数据集上的音频性别识别应用

GithubHuggingfaceLibrispeechwav2vec2开源项目性别识别模型深度学习语音识别

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在Librispeech-clean-100数据集上微调的音频性别识别模型。模型在评估集上达到0.9993的F1分数，性能表现优异。项目提供了完整的推理代码，包括自定义数据集处理和批量音频处理功能。训练过程采用了Adam优化器和线性学习率调度等策略。该模型为音频性别识别任务提供了一个高效可靠的解决方案。

wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型

DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别

该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型，提升音素识别的精确度，展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline，实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化，有助于提高语音处理技术效率。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

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

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。

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型

GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别

该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调，专注于语音处理任务，损失函数为0.3327，字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术，适用于多种语音识别和处理场景。

hubert-base-persian-speech-gender-recognition - HuBERT波斯语语音性别识别模型

GithubHuBERTHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型波斯语深度学习语音性别识别

这是一个基于HuBERT的波斯语语音性别识别模型。该模型利用先进的语音处理技术，能够准确区分男女声音。在测试中，模型表现优异，F1分数达0.98。项目提供了完整的使用指南，涵盖环境设置、模型调用和预测流程。这一工具可广泛应用于语音分析和用户画像等领域。

wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持

Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录

该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集，对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调，以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入，可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示，模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%，CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持，该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。

wav2vec2-xls-r-300m - Facebook开发的大规模多语言预训练语音模型

GithubHuggingfaceXLS-Rwav2vec 2.0多语言模型开源项目模型语音识别预训练模型

wav2vec2-xls-r-300m是Facebook AI研发的大规模多语言预训练语音模型。该模型在436,000小时的未标记语音数据上预训练,涵盖128种语言,采用wav2vec 2.0目标函数,拥有3亿参数。它可应用于自动语音识别、翻译和分类等任务,在CoVoST-2语音翻译基准测试中显著提升了性能。

wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案

GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别

wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU（RTX 3090 Ti）完成训练，结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异，尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。

wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别仅需少量标记数据

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

wav2vec2-large-xlsr-53-english - XLSR-53微调的英语语音识别模型

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自然语言处理语音识别

该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上，模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入，可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码，方便用户进行语音识别。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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阿里绘蛙

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