W
Wav2vec2 2
由 chrisvinsen 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在评估集上词错误率(WER)为0.8133
下载量 16
发布时间 : 5/22/2022
模型简介
该模型是用于语音识别任务的微调版本，基于wav2vec2架构，适用于将语音转换为文本的应用场景。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook的wav2vec2-base作为基础模型，具有良好的语音特征提取能力
微调优化
在特定数据集上进行微调，优化了语音识别性能
相对较低的词错误率
在评估集上达到0.8133的词错误率(WER)
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
语音笔记
将语音备忘录转换为可搜索的文本
辅助技术
语音转文字服务
为听力障碍人士提供实时字幕服务
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
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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