Huggingface
文档项目概述
这是一个基于wav2vec2-base模型进行情感分类的微调项目。该模型主要用于分析西班牙语语音/音频中蕴含的情感，在评估集上取得了93.08%的准确率，展现出优秀的情感识别能力。
技术实现
该项目在facebook开源的wav2vec2-base基础模型上，使用MESD数据集进行了微调。训练过程采用了Adam优化器，学习率为0.0001，训练批次大小为256，共训练了100个epoch。整个训练过程中，模型的性能逐步提升，最终验证损失降至0.3071。
应用场景
这个模型有两个主要的应用方向：
- 智能推荐系统
- 可以通过分析用户语音或环境声音来检测情绪
- 为用户推荐合适的音频内容或媒体资源
- 可集成到智能照明系统，根据情绪调节环境氛围
- 有助于维护用户心理健康和整体福祉
- 安防监控系统
- 通过扩展训练数据的类别标签
- 可用于检测打斗等异常场景
- 集成到监控系统中进行声音事件识别
- 提升公共安全保障能力
局限性
该模型目前存在以下限制：
- 训练数据量较小，仅使用了890条音频记录
- 训练数据均来自专业录音室，且音频长度仅1秒
- 在噪声环境或有背景音乐的场景下表现可能不佳
- 对"恐惧"类情绪的识别准确率较低，易出现误判
发展前景
作为一个情感识别模型，该项目具有广阔的应用前景。通过扩充训练数据、优化模型结构，可以进一步提升其在实际场景中的表现。未来可望在智能家居、安防监控、医疗健康等多个领域发挥重要作用。
