基于facebook/wav2vec2-base在空数据集上微调的语音识别模型，使用了随机高通滤波技术处理训练数据
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发布时间 : 3/30/2022
模型简介
这是一个实验性的语音识别模型，主要用于演示和测试目的。模型基于wav2vec2架构，在空数据集上进行了微调训练，并使用了随机高通滤波技术处理数据。
模型特点
随机高通滤波处理
训练数据经过随机高通滤波处理，可能增强模型对高频语音特征的识别能力
基于wav2vec2架构
采用Facebook的wav2vec2-base架构，具有强大的语音特征提取能力
实验性质
这是一个实验性模型，主要用于技术演示和测试目的
模型能力
语音识别
音频特征提取
使用案例
语音技术研究
高通滤波效果测试
用于研究高通滤波处理对语音识别模型性能的影响
模型微调实验
作为模型微调技术的教学示例
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L
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C
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R
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2,694
98
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