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...
如表格7所示,emotion2vec在使用自监督学习训练的data2vec和WavLM,以及在使用自动语音识别(ASR)任务进行监督学习训练的Whisper Encoder中表现最佳。这表明emotion2vec在情绪分析任务上的性能优于其他预训练模型,并证实了其在不同类型的情感任务中具有良好的泛化能力。 >>>表征可视化 为了探索emotion2vec和其他自监督学习...
通过均方误差（MSE）计算整体全局情绪，能够捕捉到整个句子的情感信息。这包括单嵌入（Token Embedding）、...
在仅使用线性层的情况下,emotion2vec的性能要么超过要么与这些模型相当,而后者的下游网络参数量分别是emotion2vec的2倍、135倍和114倍。 图示:IEMOCAP情感数据上对比结果 我们还在其他主流英语数据集上进行了实验,以证明emotion2vec在不同环境中的泛化能力,实验结果见Table3。其中,MELD是一个嘈杂的数据集,用于在复杂...
在歌曲情感识别任务中,emotion2vec的表现如何? 参考回答: 歌曲情感识别是音乐情感识别的一个子任务,指的是识别歌声中表达的情感。这一任务的目标是通过对歌声的分析,确定歌曲所传达的特定情感,如快乐、悲伤、愤怒等。 在歌曲情感识别任务中,即使没有对模型进行微调,emotion2vec的表现也胜过了所有已知的自监督学习(...
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...
[Jan. 2024]emotion2vechas been integrated intomodelscopeandFunASR. [Dec. 2023] We release thepaper, and create aWeChat groupfor emotion2vec. [Nov. 2023] We release code, checkpoints, and extracted features for emotion2vec. Model Card ...
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+ base: Fine-tuned with filtered large-scale pseudo-labeled data to obtain the...
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 ...
This demonstrates its effectiveness and potential to enhance human-machine interaction through more accurate emotion recognition in speech. 展开 关键词: Attention block IEMOCAP dataset speaker-specific representation speech emotion recognition wav2vec 2.0 ...