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Wav2vec2 Audio Emotion Classification

由chin-may開發
基於facebook/wav2vec2-base微調的音頻情感分類模型,在評估集上準確率達73.98%
下載量 77
發布時間 : 10/30/2023

模型概述

該模型用於音頻情感分類任務,能夠識別語音中的情感特徵

模型特點

高準確率
在評估集上達到73.98%的分類準確率
基於wav2vec2
基於強大的wav2vec2-base模型微調,具有優秀的音頻特徵提取能力
輕量級
基於base版本,相對輕量且高效

模型能力

音頻情感分類
語音特徵提取

使用案例

情感分析
客服語音分析
分析客戶服務通話中的客戶情緒
識別客戶滿意度
心理健康評估
通過語音分析評估說話者的心理狀態
輔助心理健康診斷
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