AIbase

I

Internal.wav2vec2 Base Superb Ks Int8 Structured79

由 yujiepan 开发
该模型是基于wav2vec2-base-ft-keyword-spotting在superb数据集上微调的版本，用于音频分类任务，经过量化和结构化剪枝优化。
音频分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#语音关键词识别#量化剪枝优化#高准确率音频分类
下载量 16
发布时间 : 3/14/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

这是一个经过微调和优化的音频分类模型，基于wav2vec2架构，在关键词识别任务上表现出色。

模型特点

高准确率
在评估集上取得了98.15%的准确率
优化处理
经过量化和结构化剪枝（Transformer块线性层的稀疏度为80）
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
关键词识别

使用案例

语音交互
语音指令识别
识别设备控制指令中的关键词
高准确率识别
音频分析
音频内容分类
对音频片段进行分类