基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在TIMIT数据集上取得28.25%的词错误率
下载量 21
发布时间 : 4/20/2022
模型简介
这是一个用于英语语音识别的预训练模型，基于wav2vec2架构微调而成，适用于自动语音识别(ASR)任务
模型特点
低词错误率
在评估集上达到28.25%的词错误率(WER)
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base作为基础模型
端到端训练
直接从原始音频学习语音表示，无需手工特征提取
模型能力
英语语音识别
音频转文本
自动语音转录
使用案例
语音转录
会议记录
将会议录音自动转换为文字记录
准确率约71.75%
语音笔记
将语音备忘录转换为可搜索的文本
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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
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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