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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1
由 zasheza 开发
该模型是基于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0.4398。
下载量 18
发布时间 : 5/1/2022
模型简介
基于wav2vec2架构的语音识别模型，适用于英语语音转文本任务。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook开源的wav2vec2-base模型架构，具有良好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优化。
相对较低词错误率
在评估集上达到0.4398的词错误率(WER)，表现优于基础模型。
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录为文本
准确率约56.02% (1-WER)
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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