基于wav2vec 2.0架构的语音识别基础模型，在960小时英语语音数据上预训练
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发布时间 : 8/25/2023
模型简介
该模型是一个语音识别基础模型，采用wav2vec 2.0架构，主要用于将语音转换为文本的任务。
模型特点
端到端语音识别
直接从原始音频学习语音表示，无需人工设计的特征提取
自监督预训练
利用大量未标注语音数据进行预训练，提高模型泛化能力
高效微调
可在少量标注数据上进行微调，适应特定语音识别任务
模型能力
英语语音识别
语音特征提取
语音转文本
使用案例
语音技术
语音助手
用于构建语音助手和对话系统的语音识别组件
字幕生成
将音频/视频内容自动转换为文字字幕
音乐分析
乐器检测
检测音频中的乐器类型(如Kaggle示例所示)
准确率指标可用
PyTorch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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