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,...
在IEMOCAP情感数据集上的对比测试显示，emotion2vec模型在各种自监督学习（SSL）预训练模型中脱颖而出，无论是在参数规模相似的基础模型上，还是在参数规模更大的大型模型上，其性能均优于其他模型。与通过WavLM-large蒸馏得到的SER模型Versper-12相比，emotion2vec在参数更少的情况下仍取得了卓越的性能。此外，在仅...
采用data2vec自监督框架,emotion2vec模型在预训练阶段包含两个网络:教师网络T和学生网络S。这两个网络拥有相同的架构,包括由多层卷积神经网络组成的特征提取器F,以及由多层Transformer组成的主干网络B。 >>>句子级别损失 在emotion2vec模型中,句子级别损失(Utterance-level Loss)被引入作为一个预先设定的任务,用于学习...
开源的语音情感识别基座模型是基于emotion2vec进一步训练得到的。研究者们首先使用语音情感识别学术数据集对emotion2vec进行微调,然后对15万小时的中英数据进行标注,筛选出文本情感与语音情感相同且置信度高的数据(超过1万小时)再次进行微调,最终获得该基座模型的权重。 关于本问题的更多回答可点击原文查看: https://devel...
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...
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...
一、SOTA效果的通用语音情感表征模型emotion2vec 二、开源语音情感识别基座模型 情感识别技术可以应用于各种场景,例如客服机器人可以根据客户语气的焦急程度调整其响应策略,智能助手可以根据用户情绪的变化提供更符合心理需求的建议,情感健康应用可以监测和支持用户的情感状态。
一、SOTA效果的通用语音情感表征模型emotion2vec 二、开源语音情感识别基座模型 情感识别技术可以应用于各种场景,例如客服机器人可以根据客户语气的焦急程度调整其响应策略,智能助手可以根据用户情绪的变化提供更符合心理需求的建议,情感健康应用可以监测和支持用户的情感状态。
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...
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: http...