#Wav2Vec 2.0

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。

此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调，模型能够识别7种基本情绪。在评估集上，模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性，可应用于语音交互系统和情感计算研究。

项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型，在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态，包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。

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。