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Wav2vec2 Large Nonverbalvocalization Classification
基於wav2vec2架構的多語言非語言發聲分類模型，可識別16種常見非語言聲音
下載量 568
發布時間 : 1/9/2023
模型概述
該模型專門用於分類非語言發聲，如咳嗽、打哈欠、嘆息等，適用於音頻分析場景
模型特點
多語言支持
模型不依賴特定語言，可處理各種語言環境下的非語言發聲
廣泛的聲音類別
支持16種常見非語言發聲的分類，覆蓋日常生活中的多種聲音
基於wav2vec2架構
利用先進的wav2vec2-large架構，提供高質量的音頻特徵提取和分類能力
模型能力
非語言聲音識別
音頻分類
多語言音頻處理
使用案例
健康監測
睡眠質量分析
通過檢測磨牙、打哈欠等聲音評估睡眠質量
呼吸健康監測
識別咳嗽、喘息等聲音輔助呼吸健康評估
情感分析
情緒狀態識別
通過嘆息、哭泣等聲音分析用戶情緒狀態
智能家居
環境聲音識別
識別家庭環境中的各種非語言聲音實現智能控制
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對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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2,694
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