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wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru

基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析

该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练,包含12.5万条俄语音频样本,可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率,为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。

hubert-large-speech-emotion-recognition-russian-dusha-finetuned - HuBERT模型在俄语语音情感识别上的应用与优化
GithubHuBERTHuggingface俄语开源项目微调模型语音情感识别预训练模型
该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调,实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出,准确率达0.86,宏F1分数为0.81,超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码,便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型
Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。
emotion-recognition-wav2vec2-IEMOCAP - 基于wav2vec2的语音情感识别开源模型
GithubHuggingfaceIEMOCAPSpeechBrainwav2vec2开源项目模型深度学习语音情感识别
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。
wav2vec2-xls-r-1b - 大规模多语言语音预训练模型支持128种语言处理
GithubHuggingfaceXLS-R多语言模型开源项目模型语音处理语音识别预训练
Wav2Vec2-XLS-R-1B是Facebook AI开发的大规模多语言语音预训练模型,拥有10亿参数。该模型在436K小时的公开语音数据上训练,涵盖128种语言。在CoVoST-2语音翻译基准测试中平均提升7.4 BLEU分,BABEL等语音识别任务错误率降低20%-33%。适用于语音识别、翻译和分类等任务,需要16kHz采样率的语音输入进行微调。
rubert-tiny2-russian-emotion-detection - RuBERT-tiny2模型实现高精度俄语情感分析
AniemoreBERTGithubHuggingface俄语多标签分类开源项目情感检测模型
该项目开发了基于RuBERT-tiny2架构的俄语文本情感分析模型,可识别7种情感类别。模型在CEDR M7数据集上实现85%的多标签准确率和76%的单标签准确率。项目提供Python接口便于集成,同时开源了功能全面的Aniemore软件包。这一解决方案为俄语文本的情感分析任务提供了高效准确的工具支持。
wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别
该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调,专注于语音处理任务,损失函数为0.3327,字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术,适用于多种语音识别和处理场景。
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。
wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型
DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别
该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型,提升音素识别的精确度,展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline,实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化,有助于提高语音处理技术效率。
wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
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