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wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition

俄语语音情感识别工具

本项目应用XLS-R Wav2Vec2模型进行俄语语音的情感识别,准确率为72%。通过多种情感分类标签,模型可识别愤怒、厌恶、兴奋、恐惧、快乐、中立及悲伤等情感。项目采用MIT许可证,使用Russian Emotional Speech Dialogs数据集,适合对情感识别技术有深入理解和应用需要的用户。

w2v-xls-r-uk - 基于XLS-R的乌克兰语语音识别模型展现卓越性能
Common VoiceGithubHuggingfaceUkrainianWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
w2v-xls-r-uk是一款优化的乌克兰语语音识别模型,基于wav2vec2-xls-r-300m架构。经Common Voice 10.0数据集训练,结合语言模型后词错误率仅为4.63%。模型支持标点符号识别,并有活跃的社区支持。为获取最佳性能,建议使用其最新版本。该模型可广泛应用于语音转文本、实时字幕生成等场景,为乌克兰语自然语言处理任务提供强大支持。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统,基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现,提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用,适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域,具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
wav2vec2-xls-r-300m-cv7-turkish - 基于Wav2vec2优化的土耳其语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m土耳其语开源项目机器学习模型模型语音识别
该模型是在wav2vec2-xls-r-300m基础上针对土耳其语优化的自动语音识别系统。通过Common Voice 7和MediaSpeech数据集训练,结合N-gram语言模型,在Common Voice 7测试集上实现8.62%词错误率和2.26%字符错误率。模型为土耳其语语音识别提供了高效可靠的开源解决方案,适用于多种语音识别场景。
emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型
GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理
emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型,可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别,易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案,适用于需要深入理解文本情感的各种场景。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型,通过35万多条多源俄语文本进行微调,实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用,便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域,提高了模型的通用性。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - Wav2Vec2模型在西班牙语语音识别中的表现
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自动语音识别西班牙语音频
项目在Common Voice ES测试集上测试了Wav2Vec2模型的性能,语音识别错误率为17.6%。此项目使用Facebook发布的模型,与Torchaudio结合进行数据预处理,实现了语音到文本的转化,展示了语音处理与自动语音识别领域的最新进展。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
wav2vec2-large-xlsr-53-finnish - 基于XLSR-53的芬兰语自动语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型芬兰语语音识别
该模型是在wav2vec2-large-xlsr-53基础上微调的芬兰语语音识别系统。它利用Common Voice和CSS10数据集训练,支持16kHz采样率输入。无需额外语言模型,可直接用于芬兰语语音转文本。在Common Voice测试集上,词错率41.6%,字符错率8.23%。项目提供了使用指南和评估方法,适合芬兰语语音识别应用。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
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