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emotion2vec_plus_large 是一个通用语音情感识别基座模型，专注于从语音中识别出多种情感类别。它能够识别愤怒、厌恶、恐惧、开心、中性、其他、悲伤、惊讶和未知共9种情感状态，旨在通过大规模数据驱动的方式，提升跨语种和跨场景下的情感识别鲁棒性。该模型适用于需要从语音信号中提取情感信息的各类应用场景。
该模型是一个面向中文普通话的离线语音识别模型，基于SeACoParaformer架构，支持热词定制功能，能够有效提升指定热词的识别准确率。模型采用非自回归解码方式，在16kHz采样率下运行，基于5万小时工业级中文任务数据训练，具有较好的泛化能力。在AISHELL-1-hotword测试集上，平均字错率（CER）为8.53%，每秒实时因子（RTF）为0.0251，兼顾了识别精度与推理速度。