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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。

hubert-base-ch-speech-emotion-recognition - 中文情感音频识别模型,使用CASIA数据集及HuBERT预训练
CASIA数据集GithubHuggingfacehubert-base-ch-speech-emotion-recognition开源项目情感识别模型音频分类高准确率
项目采用TencentGameMate/chinese-hubert-base模型,在CASIA数据集上进行训练,实现情感识别。CASIA数据集包括6种情感的1200个样本,优化了训练参数,如AdamW优化器和Step_LR学习率调度。模型在测试集上的准确率为97.2%,适用于多种情感分析应用场景。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上,使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上,其词错误率(WER)为81.80%,字符错误率(CER)为20.16%,优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本,无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。
BERT-Emotions-Classifier - 情感多标签分类的高效工具
BERTGithubHuggingface多标签分类开源项目情感分析情感分类数据集模型
BERT-Emotions-Classifier是一个专注于多标签情感分类的BERT模型,基于sem_eval_2018_task_1数据集训练,能够识别愤怒、恐惧、喜悦等多种情感。适用于社交媒体和客户评论中的情感分析以及基于情感的内容推荐。尽管存在情感类别和输入长度的限制,但该模型在情感分析中表现优异,需注意可能的偏差问题。
wav2vec2-large-xlsr-53-italian - XLSR-53微调的开源意大利语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目意大利语模型语音识别
这是一个基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,在Common Voice 6.1意大利语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到9.41%的词错误率和2.29%的字符错误率。支持直接处理16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型。项目提供了详细的使用说明和评估脚本,便于研究人员快速应用和测试。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
albert-base-v2-emotion - ALBERT架构情感分析模型:Twitter数据集微调与性能评估
AlbertGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类机器学习模型自然语言处理
albert-base-v2-emotion是一个基于ALBERT架构的情感分析模型,在Twitter情感数据集上进行了微调。该模型在准确率和F1分数方面分别达到93.6%和93.65,展现了优秀的性能。模型训练采用HuggingFace Trainer,使用2e-5学习率、64批量大小和8轮训练。与同类模型相比,albert-base-v2-emotion在性能和处理速度间取得了平衡。开发者可以通过简洁的Python代码集成此模型,轻松实现文本情感分类功能。
wav2vec2-base-superb-ks - 高效的关键词识别音频分类模型
GithubHuggingfaceSUPERBWav2Vec2关键词识别开源项目模型语音命令音频分类
Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。
wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别
GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类
项目采用Wav2vec 2.0架构,构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调,模型能准确预测0-100岁年龄段,并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出,并提供全面使用指南,为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。
wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示,在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写,提供了详细使用示例。
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