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wav2vec2-xlsr-persian-speech-emotion-recognition

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Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型

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。

模型Wav2Vec 2.0GithubShEMO波斯语自动语音识别Huggingface开源项目语音情感识别
GitHubHugging Face

波斯语语音情感识别项目简介

这个项目是基于Wav2Vec 2.0模型开发的波斯语(法尔西语)语音情感识别系统。该系统能够从波斯语语音中识别出6种不同的情感:愤怒、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。

项目特点

  1. 使用了先进的Wav2Vec 2.0模型作为基础架构
  2. 专门针对波斯语语音进行了训练
  3. 能够识别6种常见情感
  4. 提供了简单易用的预测接口
  5. 在ShEMO数据集上进行了评估,取得了良好的效果

使用方法

使用该模型非常简单。用户只需要安装必要的依赖包,然后就可以通过几行代码来加载模型并进行预测。系统会将音频文件作为输入,输出每种情感的概率得分。

性能评估

该模型在测试集上的总体准确率达到了90%。对于不同的情感类别,模型表现各有差异:

  • 愤怒、中性和悲伤的识别效果最好,F1分数都在0.88以上
  • 快乐和惊讶的识别效果次之,F1分数在0.69-0.84之间
  • 恐惧的识别效果相对较差,F1分数为0.22

应用前景

这个项目为波斯语语音情感分析提供了一个强大的工具。它可以应用于多个领域,如:

  • 客户服务:分析客户的情绪状态,提供更好的服务
  • 心理健康:辅助诊断情绪相关的心理问题
  • 人机交互:让机器人或AI助手能够理解用户的情绪
  • 市场调研:分析消费者对产品的情感反应

未来展望

研究者表示,未来可以通过增加训练数据、优化模型架构等方式来进一步提高模型的性能,特别是对于目前识别效果较差的情感类别。同时,也可以考虑将该技术扩展到其他语言或方言中。

这个项目为波斯语语音情感识别开辟了新的道路,相信随着技术的不断进步,它将在更多领域发挥重要作用。

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