Wav2vec2 Audio Emotion Classification

🚀 wav2vec2音频情感分类

该模型是基于facebook/wav2vec2-base在未知数据集上微调得到的，可用于音频情感分类任务，在评估集上有一定的准确率表现。

🚀 快速开始

本模型是 facebook/wav2vec2-base 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.9518
• 准确率：0.7398

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：3e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器预热比例：0.1
• 训练轮数：6

训练结果

框架版本

• Transformers 4.35.0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1

📄 许可证

本模型使用的许可证为 Apache-2.0。