基于microsoft/wavLM-base微调的语音处理模型，在评估集上准确率达99.62%
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发布时间 : 7/6/2024
模型简介
该模型是基于wavLM-base架构微调的语音处理模型，主要用于未知的语音相关任务，具有高准确率特点
模型特点
高准确率
在评估集上达到99.62%的准确率
微调优化
基于wavLM-base模型进行针对性微调
高效训练
采用梯度累积等技术优化训练过程
模型能力
语音特征提取
高精度分类
使用案例
语音处理
语音分类
对语音数据进行分类识别
准确率99.62%
PyTorch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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