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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。

wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案
GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
wav2vec2-large-xlsr-53-english - XLSR-53微调的英语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自然语言处理语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上,模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入,可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码,方便用户进行语音识别。
rubert-tiny2-russian-sentiment - RuBERT-tiny2俄语文本情感分类模型
GithubHuggingfaceRuBERT-tiny2俄语多分类开源项目情感分析模型自然语言处理
RuBERT-tiny2俄语情感分类模型支持中性、积极和消极三类标签。该模型在Kaggle Russian News、Linis Crowd等多个数据集上训练,F1分数0.75,AUC-ROC达0.9。可通过transformers库轻松实现俄语短文本情感分析,适用于需要高效准确俄语情感分析的场景。
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。
emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现
Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别
emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。
wav2vec2-xls-r-1b-portuguese - XLS-R 1B微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目模型葡萄牙语语音识别
该项目基于XLS-R 1B模型微调,专注于葡萄牙语语音识别。模型在Common Voice 8.0等多个数据集上训练,测试集词错误率达8.7%。支持16kHz采样率语音输入,可通过HuggingSound库或自定义脚本使用。项目为葡萄牙语语音识别研究和应用提供了实用工具。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
wav2vec2-xls-r-300m-hebrew - XLS-R微调的希伯来语语音识别模型
GithubHebrewHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目微调模型语音识别
该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构,通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率,展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。
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