基于wav2vec2-base模型在TIMIT数据集上微调的语音识别模型
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发布时间 : 4/30/2022
模型简介
该模型是基于wav2vec2-base架构的语音识别模型，在TIMIT数据集上进行了微调，适用于英语语音识别任务。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook AI的wav2vec2-base架构，具有优秀的语音特征提取能力
TIMIT数据集微调
在标准TIMIT语音数据集上进行微调，优化了英语语音识别性能
轻量级模型
基于base版本，适合资源有限的环境部署
模型能力
英语语音识别
音频转文本
使用案例
语音转写
英语语音转录
将英语语音内容转换为文本
在评估集上词错误率(WER)为1.0
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
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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