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SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes

WavLM基线模型实现多维度语音情感分析

此模型是Odyssey 2024语音情感识别竞赛的基线系统，基于WavLM架构开发。它能够同时预测语音的唤醒度、支配度和效价三个维度，输出值范围在0到1之间。模型使用MSP-Podcast数据集训练，并在竞赛的Test3和Development数据集上完成了基准测试。该模型提供了简洁的使用接口，便于集成到各类语音情感分析应用中。

模型MSP-Podcast音频分类开源项目Huggingface语音情感识别多任务模型GithubWavLM
GitHubHugging Face论文

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes项目介绍

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes是一个专门用于语音情感识别的先进模型。该项目是为2024年奥德赛情感识别比赛开发的基线模型之一。它采用了多属性预测方法，能够同时预测语音中的唤醒度、支配度和效价三个情感维度。

模型特点

  1. 多任务学习：该模型采用多任务学习框架，可以同时预测三个情感属性，提高了模型的效率和性能。

  2. 基于WavLM：模型架构基于WavLM，这是一种强大的语音处理预训练模型，为语音情感识别任务提供了坚实的基础。

  3. 数据集：模型使用MSP-Podcast数据集进行训练，这是一个广泛用于语音情感研究的高质量数据集。

  4. 属性预测范围：模型预测的唤醒度、支配度和效价值大约在0到1之间，提供了连续的情感强度估计。

性能评估

模型在奥德赛比赛的Test3和Development数据集上进行了评估，使用了一致性相关系数（CCC）作为评估指标。结果显示：

  • Test3数据集：效价0.577，支配度0.577，唤醒度0.405
  • Development数据集：效价0.652，支配度0.688，唤醒度0.579

这些结果表明，模型在预测支配度和效价方面表现较好，而在预测唤醒度方面还有提升空间。

使用方法

研究人员提供了详细的使用说明，包括如何加载模型、处理音频数据以及进行预测。使用过程包括以下步骤：

  1. 加载预训练模型
  2. 读取并标准化音频文件
  3. 生成掩码
  4. 进行批处理
  5. 使用模型进行预测

这些步骤使得研究人员和开发者能够方便地在自己的项目中集成和使用这个模型。

项目资源

为了方便用户更深入地了解和使用该模型，项目提供了多种资源：

  • 在线演示：用户可以通过Hugging Face Spaces体验模型的实际效果
  • 论文：详细介绍了模型的技术细节和研究背景
  • GitHub仓库：提供了完整的代码和更多技术细节

总结

SER-Odyssey-Baseline-WavLM-Multi-Attributes项目为语音情感识别领域提供了一个强大而灵活的工具。它不仅在奥德赛比赛中作为基线模型，也为研究人员和开发者提供了一个可靠的起点，以进一步探索和改进语音情感识别技术。

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