基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微调的卢干达语自动语音识别模型，专为莫兹拉竞赛开发
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个针对卢干达语优化的自动语音识别(ASR)模型，基于Wav2Vec2架构，在通用语音库7.0版数据集上微调而成。
模型特点
高性能识别
在卢干达语测试集上达到9.332%的词错误率(WER)和1.987%的字错误率(CER)
基于通用语音库
使用mozilla-foundation/common_voice_7_0数据集进行训练和评估
无需语言模型
可直接使用，无需额外语言模型支持
模型能力
卢干达语语音识别
16kHz音频处理
使用案例
语音转文字
卢干达语语音转录
将卢干达语语音转换为文本
词错误率9.332%
语音技术竞赛
莫兹拉卢干达语ASR竞赛
专为Zindi平台上的莫兹拉竞赛开发
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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