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voice-safety-classifier

语音聊天毒性检测的高精度分类工具

语音安全音频分类Huggingfacetoxicity detectionGithub开源项目模型多标签分类模型评估

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
distilroberta-base-rejection-v1 - DistilRoBERTa模型用于检测LLM输出拒绝响应 准确率98.87%
GithubHuggingfaceLLMProtectAIdistilroberta-base开源项目拒绝检测文本分类模型
这是一个基于DistilRoBERTa的微调模型，用于检测大型语言模型(LLM)输出中的拒绝响应。模型将输入分为正常输出和拒绝检测两类，评估准确率达98.87%。采用Apache 2.0许可证，支持Transformers和ONNX运行时，易于集成。适用于内容审核和安全防护，可识别LLM对不当内容的拒绝响应。
wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取
GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别
wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。
wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型 实现精准音频转文本
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型，经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率，性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例，并详细记录了训练过程和评估指标。
LlamaGuard-7b - Llama-Guard模型为文本生成提供安全保障
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能内容审核开源项目模型法律协议
Llama-Guard基于Llama 2，专注于内容分类以确保文本生成的安全。通过概率评估，识别不安全子类别。该模型使用Anthropic和内部数据集训练，提供强大分类能力，能识别并预防如暴力、仇恨、性内容等不当内容。在Hugging Face可用，须遵循Meta许可证协议。
hatespeechdata - 多语言仇恨言论数据集汇总与研究资源
Github仇恨言论在线辱骂多语言开源项目数据集社交媒体
该项目汇集了涵盖多种语言的仇恨言论、在线辱骂和攻击性语言数据集。收录内容包括来自不同平台的文本、图像和音频数据。项目旨在为自然语言处理系统提供训练资源，以提升有害内容检测能力。此外，项目还提供关键词列表和贡献指南，为研究人员和开发者改进在线内容审核和仇恨言论检测技术提供支持。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。
sentiment-roberta-large-english-3-classes - 基于RoBERTa的英文情感分析模型，精确分类社交媒体情感
GithubHuggingfaceRoBERTa准确率开源项目情感分析模型社交媒体
该模型使用RoBERTa进行三类情感分类（正面、中性、负面），特别适合社交媒体文本。通过5,304条社交媒体帖子进行微调，达到了86.1%的准确率。可通过transformers库轻松集成，提高文本分类的精准性和效率。
roberta-base-suicide-prediction-phr - RoBERTa自然语言处理模型实现文本自杀倾向识别
GithubHuggingfaceroberta-base开源项目文本分类模型深度学习自杀倾向预测模型
该模型通过对Reddit社交平台的文本数据进行分析训练，利用RoBERTa自然语言处理技术识别文本中的自杀倾向。测试结果显示模型具有96.5%的准确率、96.6%的召回率和96.4%的精确率。项目采用严格的文本清洗和预处理流程，可应用于心理健康监测领域的自动化分析。
bert-tiny-finetuned-sms-spam-detection - BERT-Tiny模型实现高精度SMS垃圾信息检测
BERTGithubHuggingface垃圾短信检测开源项目数据集文本分类模型自然语言处理
该项目基于BERT-Tiny模型，针对SMS垃圾信息检测任务进行了微调。模型在验证集上实现了98%的准确率，展现了优秀的性能。作为一个轻量级解决方案，它特别适用于资源受限的环境，如移动设备上的实时垃圾短信过滤。
SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes - WavLM基线模型实现多维度语音情感分析
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWavLM多任务模型开源项目模型语音情感识别音频分类
此模型是Odyssey 2024语音情感识别竞赛的基线系统，基于WavLM架构开发。它能够同时预测语音的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出值范围在0到1之间。模型使用MSP-Podcast数据集训练，并在竞赛的Test3和Development数据集上完成了基准测试。该模型提供了简洁的使用接口，便于集成到各类语音情感分析应用中。
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