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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-large-xlsr-hindi - 针对印地语优化的开源语音识别模型
GithubHindiHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-large-xlsr-hindi是一个专为印地语优化的开源语音识别模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架构,通过低资源印度语言多语言ASR挑战数据集进行微调。适用于16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。在Common Voice印地语测试集上,模型达到72.62%的词错误率。项目提供了完整的使用指南、评估方法和训练脚本,为研究人员的进一步开发和应用提供了便利。
wav2vec2-large-xlsr-53-persian - 基于XLSR-53微调的开源波斯语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型波斯语语音识别
该开源项目提供了一个基于XLSR-53的波斯语语音识别模型。通过在Common Voice数据集上微调,模型达到30.12%词错误率和7.37%字符错误率,超越同类方案。模型支持16kHz采样率语音直接识别,无需额外语言模型。项目包含完整使用指南和评估脚本,方便研究与应用。
wav2vec2-large-xlsr-53-telugu - 基于Wav2Vec2的泰卢固语语音识别模型
GithubHuggingfaceOpenSLR数据集Telugu语言Wav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型在OpenSLR SLR66泰卢固语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到44.98%的词错误率(WER),可直接用于16kHz采样的泰卢固语语音识别。项目包含使用说明、评估方法和训练过程,为泰卢固语语音识别提供了一个开源解决方案。
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2 - 芬兰语语音识别模型精调,提升语音转文字效果
GithubHuggingfacewav2vec2-xlsr-1b开源项目模型芬兰语训练数据语言模型语音识别
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2模型基于Facebook AI的多语言预训练模型,为芬兰语自动语音识别进行了优化,使用275.6小时的录音数据进行精调。模型在Common Voice 7.0和FLEURS ASR数据集的测试中取得了4.09%的词错误率(WER)和12.11%的WER。模型配有芬兰语KenLM语言模型用于解码,适合短语音片段处理。其在正式语境中的表现较佳,但普及日常口语和方言的能力有限。可通过训练自定义KenLM以适应特定领域语言。
wav2vec2-base - Facebook开发的语音表征学习模型实现低资源语音识别
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自监督学习语音识别语音预训练
Wav2Vec2-Base是Facebook开发的语音预训练模型,基于16kHz采样语音音频。该模型通过掩蔽输入语音的潜在空间和解决对比学习任务,学习语音表征。在LibriSpeech基准测试中,即使只使用少量标注数据,也能取得优异成绩,证明了低资源语音识别的可行性。研究人员可以利用此模型进行微调,应用于不同的语音识别任务。
wav2vec2-large-xlsr-53-romanian - 基于XLSR-53的罗马尼亚语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型微调罗马尼亚语语音识别
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过Common Voice罗马尼亚语数据集进行微调,创建了一个专门用于罗马尼亚语的语音识别模型。在Common Voice罗马尼亚语测试集上,模型达到了24.84%的词错误率。适用于16kHz采样的罗马尼亚语音输入,无需额外语言模型即可使用。项目还提供了完整的使用说明和评估代码,便于研究者和开发者快速应用和验证。
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。
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。
w2v-xls-r-uk - 基于XLS-R的乌克兰语语音识别模型展现卓越性能
Common VoiceGithubHuggingfaceUkrainianWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
w2v-xls-r-uk是一款优化的乌克兰语语音识别模型,基于wav2vec2-xls-r-300m架构。经Common Voice 10.0数据集训练,结合语言模型后词错误率仅为4.63%。模型支持标点符号识别,并有活跃的社区支持。为获取最佳性能,建议使用其最新版本。该模型可广泛应用于语音转文本、实时字幕生成等场景,为乌克兰语自然语言处理任务提供强大支持。
Wav2Vec2-Large-XLSR-53-catalan - 加泰罗尼亚语自动语音识别模型性能表现
CatalanCommon VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型训练语音识别
项目在Common Voice数据集上微调了Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型,专注于加泰罗尼亚语的自动语音识别,达到8.11%的WER。支持直接使用无需语言模型的音频处理,并提供使用和评估的详细方法和代码示例。模型训练中处理内存问题的策略也有介绍。用户可考虑更新版本以获取更好的性能。
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