基于microsoft/wavlm-large微调的语音处理模型，在评估集上达到80%准确率和79.57% F1分数
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发布时间 : 5/5/2023
模型简介
该模型是基于WavLM架构的语音处理模型，经过微调后可用于特定语音任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到80%的准确率和79.57%的F1分数
微调优化
基于WavLM-large模型进行精细调优
高效训练
采用8的批次大小和0.0001的学习率进行优化训练
模型能力
语音特征提取
语音分类
使用案例
语音处理
语音情感识别
可用于识别语音中的情感特征
准确率80%
语音指令分类
可用于分类不同的语音指令
F1分数79.57%
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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