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利用语言模型探索语音风格空间：无情感标签的情感合成
设计了一个新颖的两阶段框架 TEMOTTS，用于基于文本的情感语音合成任务，该框架在没有情感标签和文本提示的情况下进行训练，并能够无需辅助输入进行推理。利用 BERT 学习的语言空间和全局风格标记构建的情感风格空间之间进行知识转移，实验证明
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a month ago
ChatGPT 情绪识别中的偏见
本技术报告探讨了 ChatGPT 在从文本中识别情感方面的能力，这可以作为交互式聊天机器人、数据注释和心理健康分析等各种应用的基础。通过实验证明了 ChatGPT 在情感识别方面具有合理的可重复性，通过微调可以明显提高其性能。然而，性能会随
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8 months ago
ACL
使用反应 GIF 预测 Twitter 上的感性引发
通过利用在线的反应 GIF，本文提出了一种新的自动化方法，用于收集文本以及引发的情感标签。通过增加引发情感和引发情绪标签，该方法被用于创建和发布 ReactionGIF，这是一个 30K 推文的首个情感数据集，并提供三项新任务的基线，以拓展
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3 years ago
利用跨领域语音情感识别协助，使用无标记情感数据集进行情感可控语音合成
本文提出了一种新颖的情感文本转语音合成方法，通过跨域语音情感识别模型和情感文本转语音模型进行联合训练，从而在不需要情感标签的 TTS 数据集上生成具有情感表现力的语音，并且几乎不影响其语音质量。
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4 years ago
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