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wav2vec2-xlsr-greek-speech-emotion-recognition

基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型

这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型,支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别,准确率达91%。项目提供Python接口,便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。

wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别
此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53,在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率,可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本,便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率,无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法,有助于研究人员和开发者快速集成和测试。
wav2vec2-xls-r-300m - Facebook开发的大规模多语言预训练语音模型
GithubHuggingfaceXLS-Rwav2vec 2.0多语言模型开源项目模型语音识别预训练模型
wav2vec2-xls-r-300m是Facebook AI研发的大规模多语言预训练语音模型。该模型在436,000小时的未标记语音数据上预训练,涵盖128种语言,采用wav2vec 2.0目标函数,拥有3亿参数。它可应用于自动语音识别、翻译和分类等任务,在CoVoST-2语音翻译基准测试中显著提升了性能。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型
GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理
emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型,可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别,易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案,适用于需要深入理解文本情感的各种场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian - 基于XLSR-53微调的匈牙利语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53匈牙利语开源项目模型语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在匈牙利语语音数据上微调而来,在Common Voice测试集上实现31.40%的词错误率和6.20%的字符错误率,性能优于同类模型。支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可使用。开发者可通过HuggingSound库或自定义脚本轻松集成该模型,实现匈牙利语语音识别功能。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
wav2vec2-large-xlsr-53-th-cv8-newmm - 基于wav2vec2的泰语语音识别模型整合CommonVoice V8数据集实现性能突破
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目机器学习模型模型泰语语音识别语音转文本
这是一个针对泰语的开源语音识别模型,通过微调wav2vec2-large-xlsr-53并整合CommonVoice V8数据集实现。模型采用pythainlp进行预分词,结合语言模型显著提升性能。在CommonVoice V8测试集上,模型实现12.58%的词错率和3.28%的字符错率,较基准模型大幅提升。该项目代表了当前泰语语音识别领域的先进水平。
english-filipino-wav2vec2-l-xls-r-test-09 - XLSR-53架构英语和菲律宾语双语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2人工智能开源项目机器学习模型语音模型语音识别
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53-english模型在filipino_voice数据集上微调的英语-菲律宾语语音识别模型。通过20轮训练,模型在评估集上达到1.0054的损失值和57.50%的词错误率。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等技术,模型性能逐步提升,最终实现了较好的双语语音识别效果。
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