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wav2vec-english-speech-emotion-recognition

英语语音情感识别模型:Wav2Vec 2.0的微调应用

此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调,模型能够识别7种基本情绪。在评估集上,模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性,可应用于语音交互系统和情感计算研究。

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。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
SECap - 语音情感转文字描述的开源AI系统
GithubSECap大语言模型开源项目情感分析语音情感描述音频处理
SECap是一个开源的语音情感描述生成系统,结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述,为语音情感分析研究提供新的工具和思路。
english-filipino-wav2vec2-l-xls-r-test-09 - XLSR-53架构英语和菲律宾语双语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2人工智能开源项目机器学习模型语音模型语音识别
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53-english模型在filipino_voice数据集上微调的英语-菲律宾语语音识别模型。通过20轮训练,模型在评估集上达到1.0054的损失值和57.50%的词错误率。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等技术,模型性能逐步提升,最终实现了较好的双语语音识别效果。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
wavlm-base-plus - Microsoft 全栈语音处理预训练模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目微软模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Base-Plus是Microsoft开发的预训练语音模型,致力于解决全栈语音处理任务。该模型在94,000小时的英语语音数据上进行自监督学习,采用改进的Transformer结构和话语混合训练策略。WavLM在SUPERB基准测试中表现优异,可应用于语音识别、音频分类等多种下游任务,为语音处理技术带来重要进展。这个预训练模型需要在特定任务上进行微调后才能使用,主要支持英语。值得注意的是,WavLM是基于音素而非字符预训练的,这一点在进行微调时需要特别注意。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具,通过Azure数据集训练优化,主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器,经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可,基于主流深度学习框架开发,便于开发者集成使用。
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。
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。
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