S
Ser Model Fixed Label
由 aherzberg 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音情感识别模型，在评估集上准确率达到83.67%
下载量 18
发布时间 : 2/28/2023
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的语音情感识别模型，用于从语音中识别情感类别
模型特点
高准确率
在评估集上达到83.67%的准确率
基于wav2vec2架构
使用facebook的wav2vec2-base作为基础模型
端到端训练
直接处理原始音频输入，无需复杂特征工程
模型能力
语音情感识别
音频分类
使用案例
情感分析
客服语音分析
分析客服通话中的客户情感状态
可识别83.67%的情感类别
心理健康评估
通过语音分析用户情绪状态
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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