基于facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT数据集上微调的语音识别模型，训练30轮后词错误率(WER)达到0.6534
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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架构进行微调，适用于语音转文字任务
模型特点
高效微调
基于预训练的wav2vec2-base模型进行微调，仅需少量训练数据即可获得良好性能
较低词错误率
在评估集上达到0.6534的词错误率(WER)，表现良好
轻量级
基于base版本的wav2vec2架构，适合资源有限的环境部署
模型能力
英语语音识别
语音转文字
音频内容转录
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65.34%
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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