SECap

语音情感转文字描述的开源AI系统

SECap 语音情感描述大语言模型音频处理情感分析 Github 开源项目

SECap是一个开源的语音情感描述生成系统，结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述，为语音情感分析研究提供新的工具和思路。

EmoV-DB - 情感语音合成的多样化开源数据集

CMU arcticEmoV-DBGithub开源项目强制对齐情感语音数据库语音合成

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。

conv-emotion - 会话情感识别技术及最新数据集与模型更新

COSMICDialogueGCNGithubRECCONTL-ERCemotion recognition开源项目

本页面介绍了会话情感识别技术，包括用于识别会话情感的多种基于PyTorch和TensorFlow的模型，如COSMIC、TL-ERC和DialogueGCN。还提供了最新的多模态多方对话数据集和相关基准数据集，并介绍了识别会话情感原因和对话生成的技术。这些技术通过建模对方状态和跨人际依赖关系来实现情感识别。最新更新包括M2H2数据集和相关基线模型，并链接至其他重要项目和研究。

tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现

GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成

基于TensorFlow的Tacotron模型，是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集，运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换，适用于学术研究与商业应用。

EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析

EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类

EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型

GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成

Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目，基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频，支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作，方便用户生成自定义音频。此外，项目还包含了详细的训练和评估流程，以及与其他模型的性能比较。

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。

TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统

GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成

TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统，提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据，仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块，将输入序列转换为梅尔对数谱图，以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术，实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。

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。

AssemblyAI - AI语音转文本、说话人检测、情感分析、章节检测、PII 编辑等

AI工具AI音频AssemblyAIUniversal-1多语言热门语音AI模型语音数据音频生成

AssemblyAI为企业提供易于集成的全方位语音AI模型，支持精确的语音转文本功能，适用于多种应用场景如通话、虚拟会议和播客等。同时，还为您提供实时的说话人检测、情感分析、章节检测、个人信息删除等多项服务，确保您始终可以访问最先进的AI技术，从语音数据中提取有价值的商业洞察。

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