emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP

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基于wav2vec2的语音情感识别开源模型

基于SpeechBrain框架开发的语音情感识别模型,集成wav2vec2架构并通过IEMOCAP数据集训练。模型采用卷积网络和残差结构,结合注意力机制进行特征提取,在测试集达到78.7%准确率。支持16kHz音频输入并提供自动标准化处理功能,可直接应用于语音情感分析任务。

深度学习IEMOCAPHuggingfaceGithub开源项目模型语音情感识别SpeechBrainwav2vec2

项目概述

这是一个基于wav2vec2模型的情感识别项目,该项目利用SpeechBrain框架实现,主要用于识别语音中的情感。该模型在IEMOCAP数据集上进行训练,可以准确识别说话者的情绪状态。在IEMOCAP测试集上,该模型达到了78.7%的准确率(平均75.3%)。

技术架构

该系统的核心是wav2vec2模型,它结合了卷积神经网络和残差块的优点。系统采用注意力统计池化来提取语音特征嵌入,并使用加性边缘Softmax损失函数进行训练。在进行说话人验证时,系统使用余弦距离来计算说话人嵌入之间的相似度。

使用要求

系统要求处理16kHz采样率的音频文件(单声道)。如果输入的音频文件不符合要求,系统会在调用classify_file函数时自动进行音频规范化处理,包括重采样和单声道转换。

安装部署

要使用该项目,需要首先安装SpeechBrain的开发版本。安装完成后,用户可以通过简单的Python代码来实现情感识别功能。系统支持GPU推理,只需在调用时指定相应的设备参数即可。

训练过程

该模型的训练过程完全基于SpeechBrain框架。用户如果想要从头开始训练模型,需要先克隆SpeechBrain代码库,安装相关依赖,然后使用项目提供的训练脚本进行模型训练。项目团队也提供了预训练模型和训练日志供参考。

应用场景

这个情感识别系统可以应用于多种场景,比如:

  • 智能客服系统中的情绪分析
  • 语音助手的情感交互
  • 心理健康监测
  • 教育场景中的情感反馈

使用限制

需要注意的是,SpeechBrain团队不对该模型在其他数据集上的表现提供任何保证。在实际应用中,可能需要根据具体场景对模型进行微调或重新训练。

开源贡献

该项目采用Apache 2.0许可证,用户可以在开源协议范围内自由使用。如果在研究或商业项目中使用了该系统,建议引用SpeechBrain相关论文,以支持开源社区的发展。

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