基于wav2vec2架构的语音关键词检测模型，经过OpenVINO量化优化
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的语音处理模型，专门用于关键词检测任务。经过Optimum OpenVINO量化处理后，模型在保持较高准确率的同时提升了推理效率。
模型特点
高效量化
通过Optimum OpenVINO进行量化处理，在准确率仅下降2.74%的情况下显著提升推理效率
高准确率
在评估集上达到0.9828的基准准确率，量化后仍保持0.9553的高准确率
轻量级
基于wav2vec2-base架构，相对轻量且适合边缘设备部署（推断）
模型能力
语音关键词识别
实时音频处理
边缘设备部署
使用案例
智能家居
语音唤醒词检测
用于检测设备唤醒词如'Hey Siri'、'OK Google'等
高准确率确保设备能可靠响应
工业应用
语音控制指令识别
在嘈杂工业环境中识别特定语音指令
量化后模型适合部署在边缘设备
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
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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