P
Project NLP
由 zakria 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在评估集上取得了0.3355的词错误率(WER)。
下载量 22
发布时间 : 6/18/2022
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的语音识别模型，适用于将语音转换为文本的任务。
模型特点
低词错误率
在评估集上取得了0.3355的词错误率(WER)，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base模型作为基础架构，具有优秀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和预热策略，优化训练效果。
模型能力
语音识别
音频转文本
使用案例
语音转录
会议记录
将会议录音自动转换为文字记录
词错误率0.3355
语音笔记
将语音备忘录转换为可搜索的文本
精选推荐AI模型
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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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