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wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim

基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型

该模型基于Wav2vec 2.0技术,通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号,识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出0-1范围内的情感预测结果。此外,模型还提供最后一个transformer层的池化状态,为语音情感分析研究提供了有力支持。

wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition - 微调Wav2Vec 2.0实现高精度语音情感识别
GithubHuggingfaceRAVDESS数据集Wav2Vec 2.0开源项目微调模型深度学习语音情感识别
项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型,在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态,包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。
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。
wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型:Wav2Vec 2.0的微调应用
GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别
此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调,模型能够识别7种基本情绪。在评估集上,模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性,可应用于语音交互系统和情感计算研究。
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。
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-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
DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别
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-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-xlsr-persian-speech-emotion-recognition - Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型
GithubHuggingfaceShEMOWav2Vec 2.0开源项目模型波斯语自动语音识别语音情感识别
该项目开发的Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型能够识别六种基本情绪。模型在ShEMO数据集上训练,总体准确率达90%。项目提供了完整的使用说明,包括环境配置、模型加载和预测示例代码。同时还展示了模型在各情绪类别上的性能指标,如精确率、召回率和F1分数等。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition - 俄语语音情感识别工具
GithubHuggingfaceXLS-R Wav2Vec2俄语情感识别开源项目情感分类情感识别模型音频分类
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。
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