AIbase

W

Wav2vec2 Bjorn

由 sharpcoder 开发
wav2vec 2.0 是一个自监督学习的语音识别模型，通过大量未标注的语音数据进行预训练，能够高效地进行语音转文字任务。
语音识别
Transformers
#个人语音定制#高精度转写#语音数据微调
下载量 40
发布时间 : 6/23/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

wav2vec 2.0 是一个基于 Transformer 架构的语音识别模型，通过自监督学习从原始音频数据中提取特征，适用于多种语音转文字场景。

模型特点

自监督学习
通过大量未标注的语音数据进行预训练，减少对标注数据的依赖。
高效微调
可以通过少量标注数据进行微调，适应特定语音识别需求。
多语言支持
支持多种语言的语音识别，具体取决于微调数据。

模型能力

语音转文字
语音特征提取
多语言语音识别

使用案例

个人助手
个人语音笔记
将个人语音记录转换为文字，便于整理和检索。
高准确率的语音转文字，适合个人使用场景。
语音转录
会议记录
将会议录音转换为文字记录，便于后续整理和分享。
支持长时间语音转录，适合会议场景。