HuBERT波斯语语音性别识别模型
这是一个基于HuBERT的波斯语语音性别识别模型。该模型利用先进的语音处理技术,能够准确区分男女声音。在测试中,模型表现优异,F1分数达0.98。项目提供了完整的使用指南,涵盖环境设置、模型调用和预测流程。这一工具可广泛应用于语音分析和用户画像等领域。
这是一个名为"hubert-base-persian-speech-gender-recognition"的项目,旨在实现波斯语语音中的性别识别。该项目利用HuBERT (Hidden-Unit BERT) 模型进行语音分类任务,可以有效地区分说话者的性别是男性还是女性。
该项目基于HuggingFace的Transformers库和Wav2Vec2FeatureExtractor进行开发。模型使用了预训练的HuBERT架构,并针对波斯语语音的性别识别任务进行了微调。项目还使用了torchaudio和librosa等音频处理库来处理输入的语音数据。
要使用这个模型,用户需要首先安装必要的依赖包,包括datasets、transformers、torchaudio和librosa。安装完成后,用户可以通过HuggingFace的模型库直接加载预训练模型和特征提取器。
项目提供了一个简单的预测函数,可以接收音频文件路径作为输入,并输出预测结果。预测结果包括两个标签("F"代表女性,"M"代表男性)及其对应的置信度得分。
根据项目提供的评估结果,该模型在性别识别任务上表现出色。对于女性(F)和男性(M)两个类别,模型都达到了98%的精确率、召回率和F1分数。整体准确率也达到了98%,显示出模型在波斯语语音性别识别任务上的高效性能。
这个项目可以在多种场景下发挥作用,例如:
虽然该项目目前专注于波斯语语音的性别识别,但其架构和方法可能被扩展到其他语言或更复杂的语音分类任务中,如情感识别、年龄估计等。研究者和开发者可以基于此项目进行further研究,探索更多语音处理的可能性。
该项目采用Apache-2.0许可证开源,欢迎社区贡献。如果用户在使用过程中遇到问题或有改进建议,可以通过GitHub Issues与项目维护者联系。这种开放的态度有利于项目的持续改进和发展。
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