Natlis/cnn-bilstm-emotion-classification-ru

CNN-BiLSTM — классификатор эмоций русской речи (аудио)

Четырёхклассовый классификатор эмоций по аудио: angry, sad, neutral, positive (маппинг angry=0, sad=1, neutral=2, positive=3).

• Архитектура: EmotionCNNBiLSTM — CNN (каналы 16/32/64) → BiLSTM (hidden 128, 2 слоя, dropout 0.2, bidirectional) → классификатор (dropout 0.3).
• Обучен на корпусе combine_balanced_train (Dusha, mel-спектрограммы).
• Вход: mel-спектрограмма (1, 64, T) из пайплайна ruintona/data_processing/.

Метрики

Метрики получены оценкой обученного чекпоинта на dusha_resd_test (6616 записей) в model_analise/multimodal_models_analise.ipynb.

Split	Corpus	Accuracy	F1-macro
test	dusha_resd (перекрёстная оценка)	0.740	0.732

Как использовать

import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download

path = hf_hub_download(
    "Natlis/cnn-bilstm-emotion-classification-ru",
    "CNN_BiLSTM_combine_balanced_train_model.pt",
)

# Чекпоинт — единый формат dict (utils/model_io.py проекта):
ckpt = torch.load(path, map_location="cpu")
print(ckpt["model_class"], ckpt["model_params"])

Вход — готовые mel-спектрограммы (1, 64, T), которые строит пайплайн проекта (ruintona/data_processing/, ресемпл аудио в 16 кГц моно). Архитектура и загрузка — audio_models/CNN/CNN_BiLSTM.py.

Обучение

Полные гиперпараметры — в configs/audio/cnn_bilstm.json (epochs 30, batch 32, lr 1e-3, weight_decay 1e-5, seed 42).

Ограничения

• Признаки вычисляются на этапе сборки корпуса; для новых записей нужен пайплайн проекта.
• Эмоции размечены краудсорсингом (Dawid-Skene, порог 0.9); переносимость на спонтанную речь вне дистрибутива не гарантируется.

Лицензия и атрибуция

Веса лицензированы CC BY-SA 4.0 (модель обучена с нуля на корпусе Dusha). Полные условия — LICENSE, атрибуция и данные обучения — NOTICE.

Цитирование

Dusha — Kondratenko et al., arXiv:2212.12266. Подробности — DUSHA.md кодового репозитория.