该模型是基于facebook/wav2vec2-base在TIMIT数据集上微调的语音识别模型，评估集词错误率(WER)为0.2574。
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发布时间 : 5/1/2022
模型简介
一个用于英语语音识别的预训练模型，基于wav2vec2架构微调，适用于自动语音识别(ASR)任务。
模型特点
低词错误率
在评估集上达到0.2574的词错误率(WER)，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base模型作为基础架构，具有强大的语音特征提取能力。
微调优化
在TIMIT数据集上进行微调，针对特定语音识别任务进行了优化。
模型能力
英语语音识别
语音转文本
连续语音识别
使用案例
语音转录
会议记录自动转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率约25.74%
语音笔记转换
将英语语音笔记转换为可编辑的文本
语音助手
英语语音指令识别
用于识别和理解英语语音指令
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L
scb10x
3,269
16
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C
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6
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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