基于data2vec-audio-base-960h微调的音频数字识别模型，在数字掩码增强数据集上表现出色
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发布时间 : 5/7/2023
模型简介
该模型是针对音频数字识别任务优化的版本，特别适用于处理数字掩码场景下的音频数据
模型特点
高准确率数字识别
在评估集上达到99.91%的准确率和F1值
针对数字掩码优化
专门针对数字掩码场景进行训练和优化
基于data2vec微调
基于强大的data2vec音频基础模型进行微调
模型能力
音频数字识别
处理掩码音频
高精度分类
使用案例
语音处理
电话数字识别
识别电话语音中的数字输入
99.91%准确率
语音验证码识别
解析语音验证码中的数字序列
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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