W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab11
由 sameearif88 开发
该模型是基于facebook/wav2vec2-base进行微调的语音识别模型，在TIMIT数据集上取得了0.4348的词错误率。
下载量 18
发布时间 : 5/1/2022
模型简介
这是一个用于英语语音识别的模型，基于wav2vec2架构微调而成，适用于将英语语音转换为文本的任务。
模型特点
低词错误率
在评估集上取得了0.4348的词错误率，表现良好
基于wav2vec2架构
采用Facebook开发的wav2vec2-base作为基础模型
混合精度训练
使用原生AMP进行训练，提高训练效率
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
词错误率约43.48%
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
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
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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