模型简介
该模型整合了pyctcdecode的连接主义时间分类(CTC)解码器与Hugging Face的预训练语音识别模型，用于将语音信号转换为文本。特别适合需要高效解码和语言模型集成的ASR应用场景。
模型特点
高效CTC解码
使用pyctcdecode提供高效的连接主义时间分类解码算法，优化语音识别输出
与Hugging Face模型集成
可无缝集成Hugging Face生态中的各种预训练语音识别模型
语言模型支持
支持集成n-gram语言模型以提高识别准确率
灵活配置
允许调整beam宽度等参数平衡识别速度与准确性
模型能力
语音转文本
多语言语音识别
实时语音处理
使用案例
语音转录
会议记录自动化
将会议录音自动转换为文字记录
提高会议记录效率，减少人工转录成本
字幕生成
为视频内容自动生成字幕
加速视频内容制作流程
语音助手
语音指令识别
在智能设备中识别用户语音指令
提升语音交互体验
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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