该模型是基于facebook/wav2vec2-base在TIMIT数据集上微调的语音识别模型，在评估集上取得了0.3384的词错误率(WER)。
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发布时间 : 6/15/2022
模型简介
这是一个用于英语语音识别的模型，基于wav2vec2架构微调，适用于将英语语音转换为文本的任务。
模型特点
低词错误率
在TIMIT数据集上取得了0.3384的词错误率(WER)，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
轻量级模型
base版本相对轻量，适合在资源有限的环境中部署
模型能力
英语语音识别
语音转文本
音频内容转录
使用案例
语音转录
会议记录自动转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
准确率约66.16% (1-WER)
语音笔记转换
将个人语音笔记转换为可搜索的文本
辅助技术
实时字幕生成
为英语视频或直播生成实时字幕
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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