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Speechcommand Demo
由 SHENMU007 开发
基于facebook/wav2vec2-base微调的语音命令分类模型，在superb数据集上训练，准确率达98.09%
下载量 18
发布时间 : 5/23/2023
模型简介
该模型是针对语音命令分类任务优化的深度学习模型，能够准确识别和分类语音指令
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.09%的准确率
基于wav2vec2架构
采用facebook/wav2vec2-base作为基础模型进行微调
高效训练
使用混合精度训练和梯度累积技术优化训练效率
模型能力
语音命令分类
音频特征提取
语音指令识别
使用案例
智能家居控制
语音控制设备
识别用户语音指令控制智能家居设备
高准确率识别常见控制命令
语音助手
基础指令识别
为语音助手提供基础命令识别能力
PyTorch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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