基于wav2vec2-base-cv在通用语音数据集上微调的语音识别模型，在评估集上取得了36.84%的词错误率。
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发布时间 : 3/8/2022
模型简介
该模型是一个语音识别模型，基于wav2vec2架构，在通用语音数据集上进行了微调，适用于语音转文本任务。
模型特点
低词错误率
在评估集上取得了36.84%的词错误率，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用wav2vec2-base架构，具有良好的语音特征提取能力。
微调优化
在通用语音数据集上进行了30轮微调，优化了模型性能。
模型能力
语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
会议记录
将会议语音实时转换为文字记录
准确率约63.16%（基于36.84%的词错误率）
语音笔记
将语音笔记转换为可编辑的文本
辅助技术
语音控制
为语音控制应用提供文本转换功能
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L
scb10x
3,269
16
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C
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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