基于wav2vec2架构的土耳其语自动语音识别模型，在Common Voice 7.0土耳其语数据集上微调
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是用于土耳其语自动语音识别(ASR)的神经网络模型，基于Facebook的wav2vec2架构，并在Mozilla Common Voice 7.0土耳其语数据集上进行了微调。
模型特点
高准确率
在Common Voice土耳其语测试集上达到27.13%的词错误率(WER)
基于wav2vec2架构
采用Facebook提出的wav2vec2自监督学习架构，具有强大的语音特征提取能力
土耳其语优化
专门针对土耳其语语音特点进行了优化和微调
模型能力
土耳其语语音转文本
连续语音识别
语音内容转录
使用案例
语音转录
语音备忘录转录
将土耳其语语音备忘录自动转换为文本
准确率约72.87%
辅助技术
语音控制界面
为土耳其语用户提供语音控制功能
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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