W
Wav2vec2 Final 1 Lm 2
由 chrisvinsen 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，词错误率(WER)0.283，使用3元语法时词错误率0.126
下载量 15
发布时间 : 6/2/2022
模型简介
这是一个用于语音识别的微调模型，基于wav2vec2架构，在特定数据集上训练得到
模型特点
低词错误率
在评估集上词错误率为0.4499，使用3元语法时降至0.126
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base作为基础模型进行微调
优化训练
经过60轮训练，采用线性学习率调度和预热策略
模型能力
语音识别
音频转文本
使用案例
语音转录
会议记录转录
将会议录音转换为文字记录
词错误率0.283
语音指令识别
识别和理解语音指令
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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