Sprachemotionserkennung
Die Erkennung von Emotionen in der Sprache ist eine Aufgabe im Bereich der Sprachverarbeitung und computergestützten Paralinguistik, die darauf abzielt, die von Sprechern durch die Analyse von Sprachmustern wie Prosodie, Tonhöhe und Rhythmus ausgedrückten emotionalen Zustände zu identifizieren und zu klassifizieren, einschließlich Glück, Wut, Traurigkeit oder Frustration. Diese Technologie hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie Mensch-Computer-Interaktion, psychische Gesundheitsbewertung und Kundenservice. Für die multimodale Emotionserkennung laden Sie bitte die Ergebnisse auf die angegebene Seite hoch.
CREMA-D
SepTr
IEMOCAP
SER with MTL
RAVDESS
xlsr-Wav2Vec2.0(FineTuning)
MSP-Podcast (Valence)
MSP-Podcast (Activation)
wav2small-Teacher
MSP-Podcast (Dominance)
w2v2-L-robust-12
RESD
emotion2vec+base
Dusha Crowd
Dusha Podcast
Dusha baseline
EMODB
VGG-optiVMD
EmoDB Dataset
VQ-MAE-S-12 (Frame) + Query2Emo
LSSED
PyResNet
MSP-IMPROV
emoDARTS
Quechua-SER
LSTM
ShEMO