emotion2vec在不同环境中的泛化能力如何？emotion2vec对未见语言的泛化能力如何？
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为了证明emotion2vec在不同环境中的泛化能力，研究者在其他主流英语数据集上进行了实验。实验结果表明，无论是在嘈杂的MELD数据集，还是在来自不同录音环境的跨领域数据集RAVDESS和SAVEE上，emotion2vec都展现了最先进的性能。这证明了它不仅能够在被训练的数据集上表现优异，还能够很好地适应不同的录音条件和背景噪声。
在跨领域语种的SER数据集上，emotion2vec展现了出色的泛化能力。根据实验结果，它在9种不同语言数据集上的加权平均（WA）、无权平均（UA）和加权F1（WF1）分数方面均优于所有SSL基线方法。这表明emotion2vec能够捕捉跨语言的情感模式，并不仅在训练见过的语种上表现出色，还能够有效适应和识别训练未见的新语种中的情感特征。2024-06-28 23:40:30赞同 2 展开评论 打赏
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