W
Wav2vec2 Base Cynthia Tedlium 2500 V2
由 huyue012 开发
该模型是基于facebook/wav2vec2-base-960h在TED-LIUM数据集上微调的语音识别模型，在评估集上达到20.33%的词错误率。
下载量 25
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
一个针对英语语音识别任务优化的wav2vec2模型，适用于语音转文本应用场景。
模型特点
低词错误率
在TED-LIUM评估集上达到20.33%的词错误率，表现优异
基于wav2vec2架构
采用经过验证的wav2vec2-base-960h作为基础模型
精细调优
经过50轮训练和3500步的精细调优过程
模型能力
英语语音识别
音频转文本
连续语音识别
使用案例
教育
讲座转录
将TED演讲等教育内容自动转录为文字
准确率约80%
会议记录
会议记录自动化
自动记录会议内容并生成文字记录
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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