基于facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT数据集上微调的语音识别模型，专注于英语语音转文本任务。
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发布时间 : 5/2/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，专门用于英语语音识别任务，在TIMIT数据集上训练，能够将英语语音转换为文本。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook的wav2vec2-base架构，具有强大的语音特征提取能力。
TIMIT数据集微调
在TIMIT语音数据集上进行微调，专注于英语语音识别任务。
相对较低的词错误率
在评估集上达到0.4448的词错误率(WER)，表现良好。
模型能力
英语语音识别
语音转文本
使用案例
语音转写
英语语音转录
将英语语音内容转换为文本形式
词错误率0.4448
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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