基于wav2vec2的语音识别模型，针对阿姆哈拉语进行了音素级别的微调
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发布时间 : 10/13/2023
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的语音识别系统，专门针对阿姆哈拉语进行了音素级别的优化。适用于阿姆哈拉语的自动语音识别任务。
模型特点
音素级别优化
针对阿姆哈拉语的音素特性进行了专门优化
高效推理
评估显示每秒可处理16个样本，具备较高的推理效率
模型能力
阿姆哈拉语语音识别
音素级别语音处理
使用案例
语音技术
阿姆哈拉语语音转文字
将阿姆哈拉语语音转换为文本
词错误率35.43%
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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