基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在特定数据集上训练，词错误率(WER)为0.3391。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，专注于语音识别任务，能够将语音转换为文本。
模型特点
低词错误率
在评估集上达到0.3391的词错误率(WER)，表现优异。
基于wav2vec2-base微调
基于facebook/wav2vec2-base模型进行微调，继承了其强大的语音特征提取能力。
高效训练
使用混合精度训练和线性学习率调度，训练效率高。
模型能力
语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
会议记录
将会议录音自动转换为文字记录
准确率较高，词错误率0.3391
语音笔记
将语音笔记转换为可编辑的文本
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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