基于facebook/wav2vec2-base微调的语音处理模型，在评估集上准确率达53.57%
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发布时间 : 5/5/2022
模型简介
该模型是wav2vec2-base的微调版本，适用于声音相关任务，具体用途需进一步确认
模型特点
基于wav2vec2-base微调
在基础模型上进行优化，适应特定声音处理任务
中等准确率
在评估集上达到53.57%的准确率
模型能力
声音特征提取
声音分类
使用案例
声音分析
环境声音识别
识别不同类型的环境声音
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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