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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

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。

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-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统,基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现,提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用,适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域,具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型,采用旋转位置嵌入技术,在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异,'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入,适用于精确的语音转文本任务。
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。
wavlm-base-plus - Microsoft 全栈语音处理预训练模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目微软模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Base-Plus是Microsoft开发的预训练语音模型,致力于解决全栈语音处理任务。该模型在94,000小时的英语语音数据上进行自监督学习,采用改进的Transformer结构和话语混合训练策略。WavLM在SUPERB基准测试中表现优异,可应用于语音识别、音频分类等多种下游任务,为语音处理技术带来重要进展。这个预训练模型需要在特定任务上进行微调后才能使用,主要支持英语。值得注意的是,WavLM是基于音素而非字符预训练的,这一点在进行微调时需要特别注意。
wav2vec2-large-xlsr-53-swedish - 基于Wav2Vec2的瑞典语语音识别模型 支持16kHz采样率
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型训练瑞典语语音识别
这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53在瑞典语数据集上微调的语音识别模型。模型在Common Voice瑞典语测试集上达到14.29% WER和4.93% CER的性能。它可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率音频。模型经过多阶段预训练和微调,为瑞典语自动语音识别任务提供了有效解决方案。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
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