该模型是基于facebook/wav2vec2-base在superb数据集上微调的音频分类模型，在评估集上取得了99.87%的准确率。
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发布时间 : 6/1/2023
模型简介
一个用于音频分类任务的微调模型，基于wav2vec2架构，适用于语音相关分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上取得了99.87%的高准确率
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base作为基础模型
高效训练
使用混合精度训练和梯度累积等技术优化训练过程
模型能力
音频分类
语音特征提取
使用案例
语音处理
语音命令分类
可用于识别和分类语音命令
高准确率识别
语音情感分析
可用于分析语音中的情感特征
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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
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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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