Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
由 murdockthedude 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在TIMIT数据集上训练，词错误率(WER)为0.3518
下载量 20
发布时间 : 5/10/2022
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
高效微调
基于wav2vec2-base模型在TIMIT数据集上微调，保留了原模型的强大特征提取能力
较低词错误率
在评估集上达到0.3518的词错误率(WER)，表现良好
训练优化
采用线性学习率调度和预热策略，训练过程稳定
模型能力
英语语音识别
语音转文本
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65%（基于WER 0.3518推断）
语音笔记
将英语语音笔记转换为可搜索的文本
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 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers 英语
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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