wav2vec2-base阿拉伯语语音情感识别模型 - 开源高精度识别语音情感

Wav2vec2 Base Arabic Speech Emotion Recognition

由 ahmmedasaad2772 开发

基于facebook/wav2vec2-base微调的阿拉伯语语音情感识别模型，在评估集上取得了99.92%的准确率。

下载量 352

发布时间 : 3/5/2024

模型简介

该模型专门用于识别阿拉伯语语音中的情感，基于wav2vec2架构进行微调，适用于语音情感分析任务。

高准确率

在评估集上取得了99.92%的准确率，表现优异。

阿拉伯语专用

专门针对阿拉伯语语音进行优化，适合阿拉伯语情感识别场景。

基于wav2vec2

采用成熟的wav2vec2架构作为基础，具有强大的语音特征提取能力。

阿拉伯语语音情感识别

语音情感分类

语音特征提取

情感分析

客服语音情感分析

分析客服通话中的客户情感状态

可准确识别愤怒、满意等情感状态

语音助手情感响应

根据用户语音情感调整语音助手回应方式

提升用户体验和交互自然度

本项目基于wav2vec2-base模型，在audiofolder数据集上进行微调，实现了阿拉伯语语音情感识别功能，在评估集上取得了优异的成绩。

此模型是 facebook/wav2vec2-base 在 audiofolder 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

训练过程中使用了以下超参数：

训练损失	轮数	步数	验证损失	准确率	加权f1值	微观f1值	宏观f1值	加权召回率	微观召回率	宏观召回率	加权精确率	微观精确率	宏观精确率
1.6078	0.98	29	1.4403	0.5227	0.4478	0.5227	0.4426	0.5227	0.5227	0.5187	0.4200	0.5227	0.4145
1.6078	1.98	58	0.7310	0.9808	0.9808	0.9808	0.9809	0.9808	0.9808	0.9799	0.9816	0.9808	0.9827
1.6078	2.98	87	0.2797	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	3.98	116	0.1361	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	4.98	145	0.0855	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	5.98	174	0.0638	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	6.98	203	0.0529	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	7.98	232	0.0470	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	8.98	261	0.0440	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993
1.6078	9.98	290	0.0430	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9992	0.9993