emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP
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。
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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