基于Wav2Vec 2.0架构的语音识别模型，在TIMIT数据集上微调，适用于英语语音转文本任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是Facebook Wav2Vec 2.0的变体，专门针对TIMIT语音数据集进行微调，用于高精度英语语音识别
模型特点
端到端语音识别
直接从原始音频波形生成文本，无需传统语音识别流程中的声学特征提取步骤
自监督预训练
采用大规模无监督预训练+有监督微调的两阶段训练方式
上下文感知
Transformer架构能够捕捉长距离语音上下文依赖关系
模型能力
英语语音识别
音频波形直接处理
说话人无关识别
使用案例
语音转写
会议记录自动化
将英语会议录音自动转换为文字记录
在TIMIT测试集上达到约5%的词错误率
辅助技术
语音控制界面
为残障人士提供语音控制设备的识别能力
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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