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GitHub 仓库: emotion2vec

模型简介

emotion2vec+(emotion2vec_plus)是语音情感识别基座模型，我们致力于打造语音情感领域的Whisper，通过数据驱动方法尽可能克服语种和录制场景对情感识别的影响，获得通用、鲁棒的情感识别的能力。emotion2vec+的性能显著超过其他高下载量的huggingface开源模型。

本版本(emotion2vecplusbase)为使用筛选后的大规模伪标注数据进行finetune，获得的base size（~90M）模型，目前支持的分类为： 0: angry 1: disgusted 2: fearful 3: happy 4: neutral 5: other 6: sad 7: surprised 8: unknown

数据迭代

我们提供三个版本，每个版本由前一个版本的数据迭代而来。如果需要情感表征模型，可以参考 emotion2vec。

• emotion2vec+ seed: 使用来自EmoBox学术语音情感数据进行finetune
• emotion2vec+ base: 使用筛选后的大规模伪标注数据进行finetune，获得的base size（~90M）模型
• emotion2vec+ large: 使用筛选后的大规模伪标注数据进行finetune，获得的 large size（~300M）模型

迭代流程如图所示，最终我们获得四万小时情感数据进行训练emotion2vec+ large模型。

安装环境

pip install -U funasr modelscope

用法

input: 16k Hz 的语音

granularity:

• "utterance": 提取整句语音特征
• "frame": 提取帧级别特征(50 Hz)

extract_embedding: 是否提取特征，如果只使用分类模型不需要特征这里设置为False

基于modelscope进行推理

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

inference_pipeline = pipeline(
    task=Tasks.emotion_recognition,
    model="iic/emotion2vec_plus_base")

rec_result = inference_pipeline('https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav', granularity="utterance", extract_embedding=False)
print(rec_result)

基于FunASR进行推理

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="iic/emotion2vec_plus_base")

wav_file = f"{model.model_path}/example/test.wav"
res = model.generate(wav_file, output_dir="./outputs", granularity="utterance", extract_embedding=False)
print(res)

注：模型会自动下载

支持输入文件列表，wav.scp（kaldi风格）： ```cat wav.scp wavname1 wavpath1.wav wavname2 wavpath2.wav …

输出为情感表征向量，保存在`output_dir`中，格式为numpy格式（可以用np.load()加载）

# 说明

本仓库为emotion2vec的modelscope版本，模型参数完全一致。

原始仓库地址: [https://github.com/ddlBoJack/emotion2vec](https://github.com/ddlBoJack/emotion2vec)

modelscope版本仓库：[https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/funasr1.0/examples/industrial_data_pretraining/emotion2vec)

huggingface仓库：[https://huggingface.co/emotion2vec](https://huggingface.co/emotion2vec)

# 相关论文以及引用信息

BibTeX @article{ma2023emotion2vec, title={emotion2vec: Self-Supervised Pre-Training for Speech Emotion Representation}, author={Ma, Ziyang and Zheng, Zhisheng and Ye, Jiaxin and Li, Jinchao and Gao, Zhifu and Zhang, Shiliang and Chen, Xie}, journal={arXiv preprint arXiv:2312.15185}, year={2023} } ```