使用场景

在智能客服系统中，通过分析客户语音和视频中的情绪，提供更精准的服务。

在心理健康应用中，通过分析用户的情绪表达，提供情绪疏导建议。

在视频内容审核中，自动检测视频中的负面情绪，辅助人工审核。

产品特色

结合强化学习提升情绪识别的推理能力

支持全模态输入（视频、音频）的情绪分析

提供详细的推理过程，增强模型的可解释性

在分布外数据上表现出色，具有强大的泛化能力

支持多种预训练模型的集成，如 Whisper 和 Siglip

提供详细的训练和推理代码，便于开发者复现和扩展

支持多种情绪数据集的训练和验证，如 DFEW 和 MAFW

提供模型的详细性能指标和可视化结果

使用教程

1. 下载并安装相关依赖，包括 PyTorch 和多模态模型（如 Whisper、Siglip）。

2. 克隆 R1-Omni 代码仓库，并按照 README 文件中的说明设置环境。

3. 下载预训练模型（如 HumanOmni-0.5B、R1-Omni 等）并配置路径。

4. 使用 inference.py 文件进行单视频或多模态输入的情绪推理。

5. 根据需要调整模型配置文件（config.json），以适配不同的输入数据。

6. 使用训练代码（如 train.py）进行模型的微调或自定义训练。

7. 通过可视化工具（如 wandb）查看模型训练和推理的结果。

8. 根据实际需求，将模型集成到具体的应用场景中，如智能客服或视频分析系统。