从实验结果可以看出,emotion2vec在所有现有的SSL预训练模型中表现最佳,不论是参数规模相似的基础模型还是参数规模更大的大型模型。与通过从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。 此外,最新的SER专家模型如TIM-NET、MSTR和DST分别采用了不同规模的上游特征...
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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。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/658989 问题四:emotion2vec与其他SER专家模型相比有何优势? emotion2vec与其他SER专家模型相比有何优势? 参考回答: 与最新的SER专家...
从实验结果可以看出,emotion2vec在所有现有的SSL预训练模型中表现最佳,不论是参数规模相似的基础模型还是参数规模更大的大型模型。与通过从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。 此外,最新的SER专家模型如TIM-NET、MSTR和DST分别采用了不同规模的上游特征...
emotion2vec+ base: Fine-tuned with filtered large-scale pseudo-labeled data to obtain the base size model (~90M) emotion2vec+ large: Fine-tuned with filtered large-scale pseudo-labeled data to obtain the large size model (~300M)
emotion_recognition, model="iic/emotion2vec_plus_large") # Alternative: iic/emotion2vec_plus_seed, iic/emotion2vec_plus_base, iic/emotion2vec_plus_large and iic/emotion2vec_base_finetuned rec_result = inference_pipeline('https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_...
This paper describes our system that has been submitted to SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets (AIT) to solve five subtasks. We focus on modeling both sentence and word level representations of emotion inside texts through large distantly labeled corpora with emojis and hashtags. We transfer...
We ran the experiments using multiple AWS P3.2x large instances, which have a Tesla V100 GPU. Analyzing the outputs The outputs saved at can be examined from Python using joblib. For example, running: import joblib metrics = joblib.load('experiments/w2v2PT-fusion/0123/MainTask/DownstreamRavde...
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