Wavlm Base Emotion
MIT
WavLM-Baseを微調整した音声感情識別モデルで、音声を7種類の異なる感情に分類できます。
音声分類
Transformers 英語

W
jihedjabnoun
111
1
Whisper Large V3 Msp Podcast Emotion
Whisper-Large V3を基にした音声感情認識モデルで、MSP-Podcastデータセットに最適化されており、9種類の感情分類をサポート
音声分類
Safetensors 英語
W
tiantiaf
282
3
Rubert Tiny2 Russian Emotion Sentiment
軽量RuBERT-tiny2をファインチューニングしたロシア語感情分類モデルで、5つの感情を識別可能
テキスト分類
Safetensors その他
R
Kostya165
51
1
Wav2vec2 Ser English Finetuned
このモデルはWav2Vec2アーキテクチャをファインチューニングしており、英語音声における6つの感情状態(悲しみ、怒り、嫌悪、恐怖、幸福、中立)を認識するために特別に設計されており、精度は92.42%です。
音声分類
Safetensors 英語
W
dihuzz
68
1
Product Review Sentiment Analyzer
MIT
DistilBERTベースの感情分析モデルで、製品レビューをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類
テキスト分類
Transformers 英語

P
arpitk
163
2
Modernbert Base Emotions
ModernBERT-baseをファインチューニングした多クラス感情分類モデルで、7種類の感情ラベルを識別可能
テキスト分類
Transformers 英語

M
cirimus
33
2
Ast Finetuned Model
Apache-2.0
これはオーディオスペクトログラムトランスフォーマー(AST)ベースのファインチューニングモデルで、音声オーディオの感情分類に特化しています。
音声分類
Transformers 英語

A
forwarder1121
174
0
W2v Speech Emotion Recognition
MIT
Wav2Vec2アーキテクチャをファインチューニングした英語音声感情認識モデル、6つの感情状態を識別可能
音声分類 英語
W
Khoa
147
0
Emotion RoBERTa Czech6
MIT
RoBERTaアーキテクチャを基にファインチューニングしたチェコ語感情分類モデルで、6つの感情カテゴリーを識別可能
テキスト分類
Transformers その他

E
visegradmedia-emotion
79
1
Emotion RoBERTa German6 V7
MIT
RoBERTaをファインチューニングしたドイツ語感情分類モデルで、テキストを怒り、恐怖、嫌悪、悲しみ、喜び、およびこれらの感情がないという6つの感情カテゴリーに分類できます。
テキスト分類
Transformers ドイツ語

E
visegradmedia-emotion
355
3
German Emotions
Apache-2.0
XLM-RoBERTaベースのドイツ語感情分類モデル、28種類の感情を識別可能
テキスト分類
Transformers ドイツ語

G
ChrisLalk
299
3
Facial Expression Detection
事前学習モデルを微調整した顔表情認識モデルで、8種類の異なる顔表情を効果的に認識できます。
人の顔に関係がある
Transformers

F
HardlyHumans
1,266
1
Speechbrain Emotion Recognition Openvino
Apache-2.0
このモデルはファインチューニングされたwav2vec2(ベース)アーキテクチャを使用し、IEMOCAPデータセットでトレーニングされ、音声感情認識タスクに用いられます。
音声分類 英語
S
psakamoori
13
0
Wav2vec2 Xlsr English Speech Emotion Recognition
このモデルは英語音声から6つの基本感情(怒り、嫌悪、恐怖、幸福、悲しみ、驚き)を認識するために、RAVDESSデータセットで訓練されました。
音声分類
Transformers 英語

W
AreejB
82
0
SER Odyssey Baseline WavLM Categorical
MIT
WavLMアーキテクチャに基づく音声感情認識のベースラインモデル、8つの基本感情カテゴリを予測
音声分類
Transformers 英語

S
3loi
581
8
Wav2vec2 Base Arabic Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングしたアラビア語音声感情認識モデルで、評価データセットで99.92%の精度を達成しました。
音声分類
Transformers

W
ahmmedasaad2772
352
0
Facial Emotions Image Detection
Apache-2.0
GoogleのViT-baseモデルをファインチューニングした顔感情認識モデルで、テストセットで91%の精度を達成しました。
人の顔に関係がある
Transformers

F
dima806
198.83k
81
Whisper Tiny Bn Emo
shhossain/whisper-tiny-bnをファインチューニングした感情分類モデルで、ベンガル語の7つの基本感情を認識可能
音声分類
Transformers その他

W
shhossain
20
1
Hubert Base Ch Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
Tencentゲームパートナーの中国語HuBERT事前学習モデルを基に、CASIAデータセットでファインチューニングした中国語音声感情分類モデル。6種類の感情認識をサポート。
音声分類
Transformers 中国語

H
xmj2002
710
45
Audioemodetect V1
テキストベースの感情分類モデルで、怒り、嫌悪、恐怖、喜び、中立、悲しみの6つの感情を識別できます。
テキスト分類
Transformers

A
PrachiPatel
19
0
Spec Soul Ast
ASTアーキテクチャをファインチューニングしたロシア語音声感情分類モデル、7種類の感情状態認識をサポート
音声分類
Transformers

S
abletobetable
21
1
Luke Japanese Large Sentiment Analysis Wrime
MIT
Luke-japanese-large-liteをファインチューニングした日本語感情分析モデルで、テキスト中の8種類の感情タイプを識別可能
テキスト分類
Transformers 日本語

L
Mizuiro-sakura
6,397
43
Wav2vec2 Large Emotion Detection German
Apache-2.0
wav2vec2ベースのドイツ語音声感情検出モデルで、emo-DBデータセットで訓練され、7種類の異なる感情を識別できます。
音声分類
Transformers ドイツ語

W
padmalcom
20
3
Prediksi Emosi Indobert
IndoBERT事前学習モデルに基づく感情分析モデルで、インドネシア語の文章における6種類の感情タイプを予測します。
テキスト分類
Transformers その他

P
azizp128
934
4
Just Another Emotion Classifier
これはTransformerベースの感情分類モデルで、入力テキストから32種類の異なる感情を識別できます。
テキスト分類
Transformers 英語

J
bdotloh
92
4
Urdu Audio Emotions
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をファインチューニングしたウルドゥー語オーディオ感情分類モデル。怒り、喜び、平静、悲しみの4つの感情認識をサポート
音声分類
Transformers

U
Talha
66
15
Wav2vec2 Xlsr 53 Russian Emotion Recognition
MIT
これはXLS-R Wav2Vec2アーキテクチャに基づくロシア語音声感情認識モデルで、7つの基本感情を72%の精度で識別可能です。
音声分類
Transformers その他

W
Aniemore
1,106
13
Emtract Distilbert Base Uncased Emotion
MIT
DistilBERTを微調整した金融ソーシャルメディア感情分析モデルで、StockTwitsなどのプラットフォームのテキスト感情分析に優れている
テキスト分類
Transformers 英語

E
vamossyd
797
5
Xlsr Wav2vec Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
XLSR-Wav2Vecアーキテクチャに基づく音声感情認識モデルで、怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しみの5つの基本的な感情を認識できます。
音声分類
Transformers 英語

X
harshit345
498
62
Wav2vec2 Xlsr Persian Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
これはWav2Vec 2.0アーキテクチャに基づくペルシャ語音声感情認識モデルで、6つの基本感情状態を識別できます。
音声分類
Transformers その他

W
m3hrdadfi
5,114
8
Roberta Goemotion
MIT
RoBERTaアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、GoEmotionsデータセットに特化して微調整され、28種類の異なる感情を識別するために使用されます。
テキスト分類
Transformers 英語

R
bsingh
47
3
Hubert Base Superb Er
Apache-2.0
このモデルはHubert-Baseアーキテクチャに基づく感情識別モデルで、SUPERB感情識別タスクで訓練され、音声感情分類に使用されます。
音声分類
Transformers 英語

H
superb
7,887
20
Distilbert Base Uncased Emotion
Apache-2.0
DistilBERTベースの軽量感情分析モデル。知識蒸留技術によりBERTの97%の言語理解能力を保持しつつ、モデルサイズを40%削減、推論速度を向上。
テキスト分類 英語
D
bhadresh-savani
99.59k
140
Wav2vec2 Lg Xlsr En Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
Wav2Vec 2.0をファインチューニングした音声感情認識モデルで、8種類の英語感情を識別可能、RAVDESSデータセットで82.23%の精度を達成
音声分類
Transformers

W
ehcalabres
39.83k
221
T5 Base Finetuned Emotion
このモデルは、GoogleのT5-baseモデルを感情識別データセットで微調整したもので、テキストの感情分類タスクに使用され、テキストを6種類の基本感情に分類できます。
テキスト分類 英語
T
mrm8488
7,797
53
Wav2vec2 Large Superb Er
Apache-2.0
これはWav2Vec2-Largeモデルに基づく感情認識モデルで、音声から感情カテゴリーを識別するために特別に設計されています。
音声分類
Transformers 英語

W
superb
1,442
1
Hebemo Disgust
HebEMOは現代ヘブライ語のユーザー生成コンテンツから極性を検出し感情を抽出するツールで、COVID-19関連データセットでトレーニングされています。
テキスト分類
Transformers

H
avichr
108
0
Hebert Sentiment Analysis
HeBERTはヘブライ語に特化した事前学習言語モデルで、極性分析と感情識別タスクに焦点を当てています。
大規模言語モデル
H
avichr
9,673
26
Hubert Large Superb Er
Apache-2.0
Hubert-Large事前学習モデルをベースにした感情識別モデルで、音声の感情カテゴリを予測するために使用されます。
音声分類
Transformers 英語

H
superb
10.24k
21
Da Emotion Classification Base
Apache-2.0
デンマーク語BERTベースのテキスト感情分類モデルで、デンマーク語テキストを8つの感情カテゴリに分類可能
テキスト分類
Transformers その他

D
alexandrainst
57
1
- 1
- 2
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98