معرفی شرکت ها
aniemore-1.1.1
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشتر
تبلیغات ما
مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.
مشاهده بیشترتوضیحات
Aniemore (Artem Nikita Ilya EMOtion REcognition) is a library for emotion recognition in voice and text for russian language.
| ویژگی | مقدار |
|---|---|
| سیستم عامل | - |
| نام فایل | aniemore-1.1.1 |
| نام | aniemore |
| نسخه کتابخانه | 1.1.1 |
| نگهدارنده | ['Ilya Lubenets'] |
| ایمیل نگهدارنده | ['lii291001@gmail.com'] |
| نویسنده | Ilya Lubenets |
| ایمیل نویسنده | lii291001@gmail.com |
| آدرس صفحه اصلی | - |
| آدرس اینترنتی | https://pypi.org/project/aniemore/ |
| مجوز | MIT |
**Aniemore** - это открытая библиотека искусственного интеллекта для потоковой аналитики эмоциональных оттенков речи человека.
[](https://colab.research.google.com/drive/1_W2ngr_ShrLdTLVTBP3XF176JW1zdChl)
[](https://img.shields.io/pypi/v/aniemore)
[](https://img.shields.io/pypi/pyversions/aniemore)
[](https://img.shields.io/pypi/wheel/aniemore)
[](https://img.shields.io/pypi/l/aniemore)
[](https://img.shields.io/pypi/status/aniemore)
[](https://pypistats.org/packages/aniemore)
[](https://github.com/aniemore/Aniemore/actions/workflows/github-code-scanning/codeql)
[](https://github.com/aniemore/Aniemore/actions/workflows/bandit.yml)
#### Основные технические параметры
- Объем набора данных Russian Emotional Speech Dialogues содержит более 3000 аудиофрагментов представляющих 200 различных людей;
- Модели способны распознавать эмоции в зашумленных аудиофайлах длительностью в 3 секунды;
- Скорость обработки и ответа модели составляет не более 5 секунд;
- Пословная ошибка модели WER 30%;
- Совокупная точность модели 75%
- Диапазон распознавания эмоций: злость, отвращение, страх, счастье, интерес, грусть, нейтрально;
- Акустические возможности - 3 уровня.
## Описание
Aniemore - это библиотека для Python, которая позволяет добавить в ваше
программное обеспечение возможность определять эмоциональный фон речи человека, как в голосе,
так и в тексте. Для этого в библиотеке разработано два соответсвующих модуля - Voice и Text.
Aniemore содержит свой собственный датасет RESD (Russian Emotional Speech Dialogues) и другие
наборы данных разного объема, которые вы можете использовать для обучения своих моделей.
| Датасет | Примечание |
|----------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| RESD | 7 эмоций, 4 часа аудиозаписей диалогов **студийное качество** |
| RESD_Annotated | RESD + speech-to-text аннотации |
| REPV | 2000 голосовых сообщений (.ogg), 200 актеров, 2 нейтральные фразы, 5 эмоций |
| REPV-S | 140 голосовых сообщений (.ogg) "Привет, как дела?" с разными эмоциями |
Вы можете использовать готовые предобученные модели из библиотеки:
| Модель | Точность |
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------|
| Голосовые модели | |
| [**wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition**](https://huggingface.co/Aniemore/wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition) | 73% |
| [**wav2vec2-emotion-russian-resd**](https://huggingface.co/Aniemore/wav2vec2-emotion-russian-resd) | 75% |
| [**wavlm-emotion-russian-resd**](https://huggingface.co/Aniemore/wavlm-emotion-russian-resd) | 82% |
| [**hubert-emotion-russian-resd**](https://huggingface.co/Aniemore/hubert-emotion-russian-resd) | 75% |
| [**unispeech-sat-emotion-russian-resd Copied**](https://huggingface.co/Aniemore/unispeech-sat-emotion-russian-resd) | 72% |
| Текстовые модели | |
| [**rubert-base-emotion-russian-cedr-m7**](https://huggingface.co/Aniemore/rubert-base-emotion-russian-cedr-m7) | 74% |
| [**rubert-tiny2-russian-emotion-detection**](https://huggingface.co/Aniemore/rubert-tiny2-russian-emotion-detection) | 85% |
| [**rubert-large-emotion-russian-cedr-m7**](https://huggingface.co/Aniemore/rubert-large-emotion-russian-cedr-m7) | 76% |
| [**rubert-tiny-emotion-russian-cedr-m7**](https://huggingface.co/Aniemore/rubert-tiny-emotion-russian-cedr-m7) | 72% |
#### Показатели моделей в разрезе эмоций
## <a name="Install"></a> Установка
```shell
pip install aniemore
```
## <a name="Install"></a> Минимальные требования к оборудованию
| Архитектура | ЦПУ | ОЗУ | SSD |
|--------------------------|----------|-------|-------|
| **Wave2Vec2** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **WaveLM** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **Hubert** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **UniSpeechSAT** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **Bert_Tiny/Bert_Tiny2** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
| **Bert_Base** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
| **Bert_Large** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **Whisper Tiny** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
| **Whisper Base** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
| **Whisper Small** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
| **Whisper Medium** | 2 ядра | 8 ГБ | 40 ГБ |
| **Whisper Large** | 2 ядра | 16 ГБ | 40 ГБ |
| **TextEnhancer** | 2 ядра | 4 ГБ | 40 ГБ |
<hr>
### Пример использования
Ниже приведены простые примеры использования библиотеки. Для более детальных примеров, в том числе **загрузка cобственной модели** - смотрите сделанный для этого *Google Colab*
[](https://colab.research.google.com/drive/1_W2ngr_ShrLdTLVTBP3XF176JW1zdChl)
#### Распознавание эмоций в тексте
```python
import torch
from aniemore.recognizers.text import TextRecognizer
from aniemore.models import HuggingFaceModel
model = HuggingFaceModel.Text.Bert_Tiny2
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tr = TextRecognizer(model=model, device=device)
tr.recognize('это работает? :(', return_single_label=True)
```
#### Распознавание эмоций в голосе
```python
import torch
from aniemore.recognizers.voice import VoiceRecognizer
from aniemore.models import HuggingFaceModel
model = HuggingFaceModel.Voice.WavLM
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
vr = VoiceRecognizer(model=model, device=device)
vr.recognize('/content/ваш-звуковой-файл.wav', return_single_label=True)
```
#### Распознавание эмоций (мультимодальный метод)
```python
import torch
from aniemore.recognizers.multimodal import VoiceTextRecognizer
from aniemore.utils.speech2text import SmallSpeech2Text
from aniemore.models import HuggingFaceModel
model = HuggingFaceModel.MultiModal.WavLMBertBase
s2t_model = SmallSpeech2Text()
text = SmallSpeech2Text.recognize('/content/ваш-звуковой-файл.wav').text
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
vtr = VoiceTextRecognizer(model=model, device=device)
vtr.recognize(('/content/ваш-звуковой-файл.wav', text), return_single_label=True)
```
#### Распознавание эмоций (мультимодальный метод с автоматическим распознаванием речи)
```python
import torch
from aniemore.recognizers.multimodal import MultiModalRecognizer
from aniemore.utils.speech2text import SmallSpeech2Text
from aniemore.models import HuggingFaceModel
model = HuggingFaceModel.MultiModal.WavLMBertBase
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
mr = MultiModalRecognizer(model=model, s2t_model=SmallSpeech2Text(), device=device)
mr.recognize('/content/ваш-звуковой-файл.wav', return_single_label=True)
```
<hr>
## Доп. ссылки
Все модели и датасеты, а так же примеры их использования вы можете посмотреть в нашем [HuggingFace профиле](https://huggingface.co/Aniemore)
## Аффилированость
**Aniemore (Artem Nikita Ilya EMOtion REcognition)**
Разработка открытой библиотеки произведена коллективом авторов на базе ООО "Социальный код".
Результаты работы получены за счет гранта Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Договор №1ГУКодИИС12-D7/72697
от 22.12.2021).
## Цитирование
```
@misc{Aniemore,
author = {Артем Аментес, Илья Лубенец, Никита Давидчук},
title = {Открытая библиотека искусственного интеллекта для анализа и выявления эмоциональных оттенков речи человека},
year = {2022},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/aniemore/Aniemore}},
email = {hello@socialcode.ru}
}
```
نیازمندی
| مقدار | نام |
|---|---|
| >=4.26.1,<5.0.0 | transformers |
| >=1.24.2,<2.0.0 | numpy |
| >=20230124,<20230125 | openai-whisper |
| >=2.9.0,<3.0.0 | datasets |
| >=2.0.0,<3.0.0 | torch |
| >=2.0.1,<3.0.0 | torchaudio |
| >=0.12.1,<0.13.0 | soundfile |
| >=1.4.1,<2.0.0 | sox |
| >=1.4.1,<2.0.0 | sox |
| >=0.2.0,<0.3.0 | ffmpeg-python |
| >=4.5.0,<5.0.0 | typing-extensions |
| >=0.38.4,<0.39.0 | wheel |
| >=67.5.1,<68.0.0 | setuptools |
| >=23.0.1,<24.0.0 | pip |
زبان مورد نیاز
| مقدار | نام |
|---|---|
| >=3.8,<3.12 | Python |
نحوه نصب
نصب پکیج whl aniemore-1.1.1:
pip install aniemore-1.1.1.whl
نصب پکیج tar.gz aniemore-1.1.1:
pip install aniemore-1.1.1.tar.gz