基于asapp/sew-d-small-100k在TIMIT_ASR数据集上微调的自动语音识别模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是一个小型自动语音识别(ASR)模型，专门针对TIMIT_ASR数据集进行了优化。它在评估集上取得了0.7987的词错误率(WER)。
模型特点
高效语音识别
针对TIMIT数据集优化的高效语音识别能力
小规模模型
相对较小的模型规模，适合资源有限的环境
微调优化
在基础模型上针对特定数据集进行了精细调优
模型能力
英语语音识别
音频转文本
语音内容分析
使用案例
语音技术研究
语音识别基准测试
用于评估和比较不同ASR模型的性能
在TIMIT数据集上WER为0.7987
教育应用
发音评估
可用于语言学习中的发音准确度评估
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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