该模型是基于wav2vec2-base-checkpoint-8在common_voice数据集上微调的语音识别模型，在评估集上取得了0.3258的词错误率。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个基于wav2vec2架构的语音识别模型，经过在common_voice数据集上的微调，能够将语音转换为文本。
模型特点
低词错误率
在评估集上取得了0.3258的词错误率，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用先进的wav2vec2架构，能够有效学习语音特征。
在common_voice数据集上微调
使用common_voice数据集进行微调，提高了模型的泛化能力。
模型能力
语音识别
自动语音转文本
使用案例
语音转录
语音备忘录转录
将语音备忘录自动转换为文本
准确率约67.42%（基于词错误率推算）
无障碍应用
实时字幕生成
为听力障碍人士提供实时字幕
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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