该模型是基于facebook/wav2vec2-base在未知数据集上微调的版本，主要用于语音识别任务，在评估集上达到84.55%的准确率。
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发布时间 : 5/5/2023
模型简介
基于wav2vec2-base架构微调的语音识别模型，适用于自动语音转文字任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到84.55%的准确率，表现优异。
基于wav2vec2架构
采用经过验证的wav2vec2-base架构，具有良好的语音特征提取能力。
微调优化
在基础模型上进行针对性微调，可能针对特定领域或口音优化。
模型能力
语音识别
音频转文本
自动语音转录
使用案例
语音转写
会议记录
将会议录音自动转写为文字记录
准确率84.55%
语音助手
作为语音助手的后端识别引擎
无障碍应用
实时字幕生成
为听力障碍人士提供实时字幕服务
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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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