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wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender

wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender

Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别

项目采用Wav2vec 2.0架构，构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调，模型能准确预测0-100岁年龄段，并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出，并提供全面使用指南，为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。

模型音频分类开源项目Huggingface年龄识别性别识别Wav2vec 2.0语音识别Github
GitHubHugging Face论文文档

wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender 项目介绍

这个项目是一个基于 Wav2vec 2.0 的年龄和性别识别模型。该模型是通过对 Facebook 的 Wav2Vec2-Large-Robust 模型进行微调而得到的，专门用于音频信号的年龄和性别识别任务。

模型特点

  1. 输入：该模型接受原始音频信号作为输入。
  2. 输出：模型输出包括两个部分：
    • 年龄预测：以 0 到 1 的范围表示，对应 0 到 100 岁。
    • 性别预测：以概率形式表示是儿童、女性还是男性。
  3. 额外输出：模型还提供最后一个 Transformer 层的池化状态。

训练数据

模型在以下数据集上进行了微调：

  • aGender
  • Mozilla Common Voice
  • Timit
  • Voxceleb 2

这些数据集涵盖了不同年龄段、性别和语言背景的说话人，使得模型具有较强的泛化能力。

模型架构

该模型基于 Wav2Vec2-Large-Robust 架构，包含 24 个 Transformer 层。在这个版本中，所有 24 个 Transformer 层都经过了训练，以提高模型的性能和准确度。

使用方法

项目提供了详细的 Python 代码示例，展示了如何加载模型、处理音频输入以及获取年龄和性别预测结果。用户可以轻松地将此模型集成到他们的音频处理流程中。

模型应用

这个模型可以应用于多个领域，包括但不限于：

  1. 语音助手个性化
  2. 用户画像分析
  3. 音频内容分类
  4. 智能客服系统
  5. 语音交互应用

其他资源

  1. ONNX 导出版本：可从 Zenodo 平台获取。
  2. 相关论文：提供了详细的技术细节和研究背景。
  3. 教程：GitHub 上有一个详细的使用教程，帮助用户更好地理解和使用这个模型。

开源许可

该项目采用 CC-BY-NC-SA-4.0 许可证，允许非商业性使用，但需要注明出处并以相同方式共享。

总的来说，这个项目为音频处理和分析领域提供了一个强大而灵活的工具，特别适合需要快速、准确地识别说话人年龄和性别的应用场景。

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