基于facebook/wav2vec2-base在空数据集上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)。
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发布时间 : 5/23/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，主要用于英语语音识别任务。
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/wav2vec2-base作为基础模型，具有强大的语音特征提取能力。
微调优化
通过30轮次的微调训练，优化了模型在特定任务上的表现。
模型能力
英语语音识别
音频转文本
使用案例
语音转录
会议记录
将英语会议录音自动转换为文字记录
准确率约66.45%(WER=0.3355)
语音笔记
将英语语音笔记转换为可搜索的文本
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