广泛的实验证明，emotion2vec能够跨任务、语言和场景提取情感表示。展望未来，我们将深入研究情感表示模型的规模化定律，探索如何利用更多数据和更大的模型参数来进一步提升表示质量。这将涉及研究数据规模和模型复杂度对情感表示模型性能的影响，并致力于提高情感表示的准确性和泛化能力。欢迎加入FunASR开源社区交流群，与感...
基于emotion2vec,研究者们进一步训练了一个语音情感识别基座模型。具体来说,首先使用语音情感识别学术数据集fine-tune emotion2vec,然后对15万小时中英数据进行标注,筛选文本情感与语音情感相同,并且置信度高的数据(超过1万小时)再次fine-tune emotion2vec,获得该版本权重。相对以往工作,通过迭代训练和大幅度提升数据量,...
我们按照SUPERB的评估标准,冻结了预训练模型,并训练下游线性层,隐藏层的维度设定为256,其中WavLM-base、WavLM-base+、data2vec、data2vec 2.0和emotion2vec是我们根据上述实践进行的实现。 图示:在不同语言数据集上的表现 如Table4所示,emotion2vec在9种不同语言数据集上的加权平均(WA)、无权平均(UA)和加权F1...
emotion2vec模型采用自监督预训练方法，在262小时的开源情感数据上进行训练。它使用了在线蒸馏范式，并包含...
We offer 3 versions of emotion2vec+, each derived from the data of its predecessor. If you need a model focusing on spech emotion representation, refer to emotion2vec: universal speech emotion representation model.emotion2vec+ seed: Fine-tuned with academic speech emotion data from EmoBox ...
emotion2vec模型中的总损失L是如何计算的? 参考回答: 在emotion2vec模型中,总损失L是学生网络S中帧级别损失和句子级别损失的组合。这两部分损失可以通过一个可调节的权重alpha来平衡。通过优化这个总损失,模型能够同时考虑到全局和局部的情感信息,从而提高情感识别的准确性。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: /as...
emotion2vec 1 概述 Node2vec是2016年斯坦福教授 Jure Leskovec、Aditya Grover提出的论文,论文的下载链接为:https://arxiv.org/pdf/1607.00653.pdf。 其本质上是对Deepwalk的延伸,也是属于图神经网络种随机游走模型一类。不了解Deepwalk的可以看上一篇文章:论文|DeepWalk的算法原理、代码实现和应用说明。
基于emotion2vec,研究者们进一步开发了语音情感识别基座模型。首先在语音情感识别学术数据集上对 emotion2vec 进行 fine-tune,然后对15万小时中英数据进行标注,筛选文本情感与语音情感相同且置信度高的数据,再次 fine-tune emotion2vec,得到该版本权重。相较于以往工作,通过迭代训练和大幅增加数据量,这个模型可作为语音...
But the word embeddings based on context such as Word2Vec and GloVe fail to capture the sentiment information. Most of existing sentiment analysis methods incorporate emotional polarity (positive and negative) to improve the sentiment embeddings for the emotion classification. This article takes ...
在IEMOCAP数据集上,emotion2vec展现了出色的性能。根据实验结果,它在所有现有的自监督学习(SSL)预训练模型中表现最佳,不仅超越了参数规模相似的基础模型,还超过了参数规模更大的大型模型。与从WavLM-large蒸馏得到的SER模型Versper-12相比,emotion2vec在使用更少参数的情况下取得了更好的性能。 2024-06-28 23:40:...