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0.4593。
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发布时间 : 5/1/2022
模型简介
这是一个用于英语语音识别的自动语音识别(ASR)模型，基于wav2vec2架构微调而成。
模型特点
低词错误率
在评估集上达到0.4593的词错误率(WER)
基于wav2vec2架构
使用facebook/wav2vec2-base作为基础模型进行微调
端到端训练
采用端到端的训练方式，直接学习语音到文本的映射
模型能力
英语语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
会议记录转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率约46%
语音指令识别
识别英语语音指令并转换为可执行命令
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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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