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，训练时使用了10%的数据子集。
下载量 22
发布时间 : 3/26/2022
模型简介
一个用于自动语音识别(ASR)的微调模型，基于wav2vec2架构，适用于英语语音转文字任务。
模型特点
高效训练
使用10%的数据子集进行训练，适合快速原型开发
基于wav2vec2架构
采用Facebook研究团队开发的先进语音表示学习架构
线性学习率调度
训练过程中采用线性学习率调度和预热策略
模型能力
英语语音识别
音频特征提取
语音转文字
使用案例
语音转录
会议记录
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率(WER)约0.7175
语音笔记
将个人语音备忘录转换为可搜索的文本
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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
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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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