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EmoV-DB

情感语音合成的多样化开源数据集

EmoV-DB是一个专为情感语音合成设计的开源数据集。它收录了四位说话人(两男两女)的录音,包括中性、困倦、愤怒、厌恶和愉悦五种情感风格。数据集基于CMU arctic文本,包含超过5000条录音样本,音频采用16位WAV格式。EmoV-DB还集成了强制对齐功能,可分离语音中的语言和非语言成分。这一资源旨在增强语音生成系统的情感表达控制,为相关研究提供重要支持。

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。
EchoMimic - 音频驱动的逼真人像动画系统 支持关键点编辑
AI模型EchoMimicGithub关键点条件开源项目肖像动画音频驱动
EchoMimic是一个音频驱动的人像动画系统,通过编辑关键点来控制动画效果。系统支持英语和中文音频输入,可生成自然的口型、表情和头部动作。项目开源了推理代码和预训练模型,可用于生成高质量的说话头视频,适用于虚拟主播等应用场景。
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。
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。
dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统
AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动
DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统,采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频,适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型,DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情,为不同说话风格提供了灵活支持。
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。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
evadb - 提升AI应用开发效率的数据库系统
AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
EvaDB,开创性的AI数据库系统,通过高效集成结构化及非结构化数据和先进的SQL API,支持Hugging Face和OpenAI等多种AI模型。其独特的AI查询优化技术,包括缓存、批处理和并行处理,大幅提升应用性能和开发效率。
data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
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。
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