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Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
由 shields 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在TIMIT和DementiaBank数据集上训练，适用于英语语音识别任务。
下载量 18
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，专注于英语语音识别，特别针对TIMIT和DementiaBank数据集进行了优化。
模型特点
高效微调
基于wav2vec2-base模型进行微调，在特定数据集上取得了较好的识别效果。
低词错误率
在评估集上达到了0.2313的词错误率(WER)，表现良好。
混合精度训练
使用原生AMP进行混合精度训练，提高了训练效率。
模型能力
英语语音识别
音频转文本
使用案例
医疗健康
老年痴呆症语音分析
可用于分析老年痴呆症患者的语音特征
语音识别应用
英语语音转录
将英语语音内容转换为文本
词错误率0.2313
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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