wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition
Sounds und Audio erzeugen.
Apache-2.0
Läuft das auf deinem Rechner?
Was kann es?
Dieses Modell analysiert gesprochene Stimmen und versucht zu erkennen, welche Emotion die Person gerade ausdrückt – etwa Freude, Wut, Trauer oder Langeweile. Es funktioniert direkt auf der Audiodatei, ohne dass zuerst in Text umgeschrieben werden muss.
Stärken
Es läuft komplett offline auf der eigenen Hardware und nutzt die sehr solide wav2vec2-Architektur von Meta als Basis, die für Sprachverarbeitung gut evaluiert ist.
Grenzen
Es erkennt nur englische Sprache und ist recht großen (ca. 1,2 GB Gewicht), was auch eine moderne GPU oder zumindest viel Geduld beim CPU-Lauf braucht; Emotionserkennung per KI bleibt generell ungefähr und überschätzt sich gern.
Für wen?
Praktisch für Entwickler, die in Call-Center-Tools, Medien-Analysen oder Chatbot-Feedback schnell prüfen wollen, wie sich jemand sprachlich anfühlt – ohne dass jemand manuell zuhören muss.
So startest du es
Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.
⚠️ Dieses Modell gibt es nicht als GGUF — Ollama, LM Studio und llama.cpp können es daher nicht starten (die drei Wege funktionieren nur bei Sprachmodellen). Es läuft über whisper.cpp oder Audacity-Plugins.
Besonderheiten
Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC)).
Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.
Wo bekommst du es?
Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.
Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen
Größen & Quants
Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.
| Variante | Dateigröße | Speicherbedarf (grob) |
|---|---|---|
| Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face. | ||
So startest du wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition
- Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
- Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
- Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.
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Häufige Fragen
Läuft wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition auf meinem Rechner?
Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.
Was kostet wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition?
Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.
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Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 7 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.