基于microsoft/unispeech-sat-base-plus在TIMIT_ASR数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是针对英语语音识别任务优化的神经网络模型，特别适用于学术研究和语音识别系统开发
模型特点
TIMIT数据集微调
专门在标准TIMIT语音识别数据集上进行微调，优化了英语语音识别性能
基于UniSpeech-SAT架构
采用微软UniSpeech-SAT基础模型，结合自注意力机制进行语音特征提取
逐步优化训练
通过20轮训练逐步降低词错误率(WER)，最终达到0.4051的识别准确率
模型能力
英语语音识别
连续语音转文本
语音特征提取
使用案例
学术研究
语音识别基准测试
可作为TIMIT数据集上的基准模型进行比较研究
词错误率0.4051
语音技术开发
语音转文本系统
用于开发英语语音识别应用
精选推荐AI模型
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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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