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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-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型,支持高效识别28种情感
BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能
该BERT模型经过微调,可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类,支持28种情感类别,如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率,训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本,通过两阶段方法提升性能,包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。
emotion-english-distilroberta-base - DistilRoBERTa英文文本情感分析模型
DistilRoBERTaGithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类机器学习模型自然语言处理
该模型基于DistilRoBERTa-base微调,用于英文文本情感分析。可预测7种情绪:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。训练数据来自Twitter、Reddit等6个多样化数据集。提供简单的3行代码使用方法,适用于单个文本和完整数据集分析。模型在平衡数据集上的评估准确率为66%,远高于随机基准。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新
COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目
本页面介绍了会话情感识别技术,包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型,如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集,并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型,并链接至其他重要项目和研究。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较,涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集,以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外,还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果,包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
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