基于wav2vec2架构的语音识别模型，在通用语音数据集上微调
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的语音识别模型，在通用语音数据集上进行了微调，主要用于语音转文本任务。
模型特点
高效语音识别
基于wav2vec2架构，提供高效的语音转文本能力
微调优化
在通用语音数据集上进行微调，优化了识别性能
模型能力
语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
会议记录
将会议录音自动转换为文字记录
词错误率约40.68%
语音笔记
将语音笔记转换为可搜索的文本
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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