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北念 2024-06-28 11:08:32 +08:00
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@ -178,7 +178,7 @@ Undo
同时我们还在测试集上对多个开源情感识别模型进行对比结果表明SenseVoice-Large模型可以在几乎所有数据上都达到了最佳效果而SenseVoice-Small模型同样可以在多数数据集上取得超越其他开源模型的效果。
<p align="center">
<img src="fig/ser_figure.png" alt="SenseVoice模型SER效果2" width="1500" />
<img src="fig/ser_figure.png" alt="SenseVoice模型SER效果2" width="1000" />
</p>
## 事件检测效果
@ -186,7 +186,7 @@ Undo
尽管SenseVoice只在语音数据上进行训练它仍然可以作为事件检测模型进行单独使用。我们在环境音分类ESC-50数据集上与目前业内广泛使用的BEATS与PANN模型的效果进行了对比。SenseVoice模型能够在这些任务上取得较好的效果但受限于训练数据与训练方式其事件分类效果专业的事件检测模型相比仍然有一定的差距。
<p align="center">
<img src="fig/aed_figure.png" alt="SenseVoice模型AED效果" width="1500" />
<img src="fig/aed_figure.png" alt="SenseVoice模型AED效果" width="1000" />
</p>