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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

由 wasilkas 开发
基于facebook/wav2vec2-base在TIMIT数据集上微调的语音识别模型,词错误率(WER)为0.3382
下载量 24
发布时间 : 3/20/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

这是一个用于英语语音识别的模型,基于wav2vec2架构在TIMIT数据集上微调而成。

模型特点

低词错误率
在TIMIT评估集上达到0.3382的词错误率(WER)
基于wav2vec2架构
使用facebook的wav2vec2-base作为基础模型
轻量级
推断为base版本,计算资源需求相对较低

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
词错误率0.3382
教育
发音评估
可用于英语学习者的发音评估系统