然而,一个潜在的挑战是现有的SSL模型并不完全适用于情感任务。先前的研究尝试对SSL模型进行无微调、部分微调和全部微调来适应SER任务,并在IEMOCAP数据集上得出了一些经验性结论。这种方法是一种临时的解决方案,因为,一方面,对SSL模型进行微调需要大量的计算成本;另一方面,这些结论可能特定于数据或受到模型限制。 最近有研...
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...
先前的研究尝试对SSL模型进行无微调、部分微调和全部微调来适应SER任务,并在IEMOCAP数据集上得出了一些经验性结论。这种方法是一种临时的解决方案,因为,一方面,对SSL模型进行微调需要大量的计算成本;另一方面,这些结论可能特定于数据或受到模型限制。 最近有研究者提出了Vesper [2]的SER模型,该模型通过WavLM-large模型在...
先前的研究尝试对SSL模型进行无微调、部分微调和全部微调来适应SER任务,并在IEMOCAP数据集上得出了一些经验性结论。这种方法是一种临时的解决方案,因为,一方面,对SSL模型进行微调需要大量的计算成本;另一方面,这些结论可能特定于数据或受到模型限制。 最近有研究者提出了Vesper [2]的SER模型,该模型通过WavLM-large模型在...
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(SSL)模型。这突显了emotion2vec在捕捉和理解歌曲中情感特征方...
在歌曲情感识别任务中，即使是未经微调的基座模型，emotion2vec 也能胜过所有已知的自监督学习模型，显示...
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(SSL)模型。这突显了emotion2vec在捕捉和理解歌曲中情感特征方...
如果你需要进行情感分类,可以使用基于emotion2vec结构微调的模型,这种模型可以接受音频输入并输出情感分类的概率。同时,它也支持提取情感特征向量,这对于情感分析等任务非常有用。 总之,modelscope-funasr确实支持使用emotion2vec进行情感特征提取和分类推理,这为处理语音情感分析提供了强有力的工具。 2024-03-28 21:44...
如Table5所示,在歌曲情感识别任务中,即使没有对模型进行微调,emotion2vec也胜过了所有已知的自监督学习(SSL)模型。这突显了emotion2vec在捕捉和理解歌曲中情感特征方面的卓越性能,进一步证明了其在不同情感识别任务中的有效性和强大的泛化能力。 对话中的情感预测 ...