基于facebook/wav2vec2-base在TIMIT数据集上微调的语音识别模型，专注于英语语音转文字任务
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发布时间 : 6/27/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，专门用于英语语音识别任务，在TIMIT数据集上训练，能够将英语语音转换为文本
模型特点
基于wav2vec2-base微调
在强大的wav2vec2-base基础上针对特定任务优化
低词错误率
在评估集上达到0.3424的词错误率(WER)
端到端语音识别
直接将原始音频输入转换为文本输出
模型能力
英语语音识别
音频转文字
自动语音转录
使用案例
语音转录
会议记录自动化
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率约34%
语音笔记转换
将英语语音笔记转换为可编辑文本
辅助技术
实时字幕生成
为英语视频内容生成实时字幕
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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