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# Modelo REF (Reconhecimento de Emoções na Fala)

Bem-vindo à documentação do modelo REF, uma solução de Reconhecimento de Emoções na Fala desenvolvida por VanessaMartinsG.

## Descrição
O modelo REF foi treinado utilizando um conjunto de dados de áudios brasileiros categorizados em Felicidade, Raiva, Medo, Tristeza e Neutro. O conjunto de dados foi gentilmente disponibilizado por um estudante de mestrado, contribuindo para fortalecer a comunidade de Processamento de Linguagem Natural (PLN) brasileira.

### Nota Importante:
Devido à escassez de recursos e dados disponíveis na comunidade PLN brasileira, o modelo foi treinado com um conjunto de áudios relativamente limitado. Utilizando a arquitetura ResNet34, o modelo alcançou um desempenho notável no reconhecimento de emoções.

## Modo de usar

O modelo está disponível como um arquivo chamado 'audio_emotion_model' que você pode baixar e incorporar em seu projeto.

  - Baixe o Modelo:
    Faça o download do arquivo binário do modelo REF disponível [aqui](https://huggingface.co/VanessaMartinsG/REF). Certifique-se de incluir este arquivo no diretório de modelos do seu sistema.

  - Integre o Modelo ao Código:
    Caso você esteja utilizando o sistema REFT que disponibilizei no [github](https://github.com/VanessaMartinsG/REFT), o arquivo deve estar localizado dentro da pasta REF/modelo, seguindo a arquitetura abaixo:

```
    ├── REFT
    │   ├── RET
    │   ├── REF
    │   │   ├── __pycache__
    │   │   ├── audios
    │   │   ├── espectrogramas
    │   │   └── modelo
    │   │       └── audio_emotion_model.pth
    └── README.md

```

## Link para o código completo

Se você estiver interessado no código completo, sinta-se à vontade para visitar meu repositório no GitHub: [REFT](https://github.com/VanessaMartinsG/REFT)

## Contribuição
Sinta-se à vontade para contribuir, relatar problemas ou fazer sugestões para melhorar este projeto. Aceitamos contribuições por meio de pull requests.

## Informação Adicional
Este trabalho foi desenvolvido como resultado da tese de graduação da aluna Vanessa Martins da Universidade do Estado da Bahia (UNEB). Para mais detalhes, a monografia completa pode ser consultada no repositório da universidade.

  ### Contato:
  E-mail: nessa.martinsgomes@gmail.com