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wav2vec2-xlsr-persian-speech-emotion-recognition

Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型

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-large-xlsr-53-swedish - 基于Wav2Vec2的瑞典语语音识别模型 支持16kHz采样率
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型训练瑞典语语音识别
这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53在瑞典语数据集上微调的语音识别模型。模型在Common Voice瑞典语测试集上达到14.29% WER和4.93% CER的性能。它可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率音频。模型经过多阶段预训练和微调,为瑞典语自动语音识别任务提供了有效解决方案。
wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别
GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类
项目采用Wav2vec 2.0架构,构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调,模型能准确预测0-100岁年龄段,并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出,并提供全面使用指南,为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。
wav2vec2-base - Facebook开发的语音表征学习模型实现低资源语音识别
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自监督学习语音识别语音预训练
Wav2Vec2-Base是Facebook开发的语音预训练模型,基于16kHz采样语音音频。该模型通过掩蔽输入语音的潜在空间和解决对比学习任务,学习语音表征。在LibriSpeech基准测试中,即使只使用少量标注数据,也能取得优异成绩,证明了低资源语音识别的可行性。研究人员可以利用此模型进行微调,应用于不同的语音识别任务。
wav2vec2-large-xlsr-malayalam - 基于wav2vec2的马来亚拉姆语语音识别模型
GithubHuggingfaceMalayalamWav2Vec2XLSR开源项目模型模型微调语音识别
这个项目是基于wav2vec2-large-xlsr-53模型针对马来亚拉姆语优化的语音识别系统。利用多个马来亚拉姆语语音数据集训练,测试集词错误率达28.43%。模型支持16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型。项目提供了使用指南、评估方法和训练流程,便于部署和进一步改进。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型,支持高效识别28种情感
BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能
该BERT模型经过微调,可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类,支持28种情感类别,如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率,训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本,通过两阶段方法提升性能,包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。
SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes - WavLM基线模型实现多维度语音情感分析
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWavLM多任务模型开源项目模型语音情感识别音频分类
此模型是Odyssey 2024语音情感识别竞赛的基线系统,基于WavLM架构开发。它能够同时预测语音的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出值范围在0到1之间。模型使用MSP-Podcast数据集训练,并在竞赛的Test3和Development数据集上完成了基准测试。该模型提供了简洁的使用接口,便于集成到各类语音情感分析应用中。
wav2vec2-base-superb-ks - 高效的关键词识别音频分类模型
GithubHuggingfaceSUPERBWav2Vec2关键词识别开源项目模型语音命令音频分类
Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。
wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上,使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上,其词错误率(WER)为81.80%,字符错误率(CER)为20.16%,优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本,无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
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