基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在评估集上取得了0.3417的词错误率。
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发布时间 : 6/11/2022
模型简介
该模型是用于语音识别的wav2vec2模型微调版本，能够将语音转换为文本。
模型特点
低词错误率
在评估集上取得了0.3417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，具有优秀的语音特征提取能力。
精细调优
经过30轮训练，学习率逐步调整，模型性能稳定提升。
模型能力
语音识别
语音转文本
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
准确率约65.83%（词错误率0.3417）
语音笔记
将语音笔记转换为可搜索的文本
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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