该模型是基于facebook/wav2vec2-base在未知数据集上微调的语音识别模型，主要用于自动语音识别(ASR)任务。
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发布时间 : 3/31/2022
模型简介
这是一个基于wav2vec2架构的语音识别模型，经过微调后可用于将语音转换为文本。模型在评估集上取得了0.7288的词错误率。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook开发的wav2vec2-base作为基础架构，具有良好的语音识别能力
微调优化
在特定数据集上进行微调，可能针对特定领域或场景优化了识别性能
低通滤波处理
模型名称中包含'low_pass'，可能对音频进行了低通滤波处理
模型能力
语音识别
音频转文本
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
语音笔记
将语音备忘录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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