W
Wav2vec2 Base Ft Cv3 V3
由 danieleV9H 开发
该模型是基于facebook/wav2vec2-base在Common Voice 3.0英语数据集上微调的语音识别模型，在测试集上取得了0.247的词错误率。
下载量 120
发布时间 : 6/25/2022
模型简介
一个用于英语语音识别的微调模型，基于wav2vec2架构，在Common Voice数据集上训练。
模型特点
低词错误率
在Common Voice测试集上取得了0.247的词错误率，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用Facebook的wav2vec2-base作为基础模型，具有强大的语音特征提取能力。
线性学习率调度
训练过程中使用线性学习率调度策略，有助于模型稳定收敛。
模型能力
英语语音识别
音频转文本
使用案例
语音转录
语音备忘录转录
将用户的语音备忘录自动转换为文本
准确率约75.3%（基于1-WER计算）
会议记录
自动生成会议语音记录的文本版本
精选推荐AI模型
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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