基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在TIMIT数据集上训练
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发布时间 : 4/30/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，专注于英语语音识别任务。虽然模型卡信息有限，但根据其基础架构和训练数据推断，它可能适用于英语语音转文本应用。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook开发的wav2vec2-base作为基础模型，具有强大的语音特征提取能力
TIMIT数据集微调
在TIMIT英语语音数据集上进行微调，可能更适合英语语音识别任务
轻量级模型
基于wav2vec2-base架构，相比大型模型更轻量，适合资源有限的环境
模型能力
英语语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
英语语音转写
将英语语音内容转换为文本
词错误率(WER)为1.0（基于评估集）
教育应用
英语发音评估
可用于英语学习者的发音评估系统
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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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