Speech-Emotion-Analyzer
Le modèle de réseau neuronal est capable de détecter cinq émotions différentes homme/femme à partir de discours audio. (Apprentissage profond, NLP, Python)
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Speech-Emotion-Analyzer compte 1.4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 436 fois. Speech-Emotion-Analyzer est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2017. Speech-Emotion-Analyzer est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : audio-files, data-science, deep-learning, deep-neural-networks.
Qu'est-ce que Speech-Emotion-Analyzer ?
Le modèle de réseau neuronal est capable de détecter cinq émotions différentes homme/femme à partir de discours audio. (Apprentissage profond, NLP, Python)
Speech-Emotion-Analyzer est-il open source ?
Speech-Emotion-Analyzer est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Speech-Emotion-Analyzer est-il gratuit ?
Oui. Speech-Emotion-Analyzer est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est Speech-Emotion-Analyzer ?
Speech-Emotion-Analyzer est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage Speech-Emotion-Analyzer est-il écrit ?
Speech-Emotion-Analyzer est écrit principalement en Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/miteshputhran-speech-emotion-analyzer.html)
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