Wav2vec2 Base Ft Keyword Spotting
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Wav2vec2 Base Ft Keyword Spotting
由 anton-l 开发
基于facebook/wav2vec2-base在SUPERB数据集上微调的语音关键词识别模型，准确率达98.26%
下载量 70
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是用于关键词识别的语音分类模型，基于wav2vec2架构微调，擅长从语音中检测特定关键词
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.26%的准确率，表现优异
基于wav2vec2架构
采用经过验证的wav2vec2-base架构作为基础模型
高效微调
在SUPERB数据集上进行针对性微调，优化关键词识别能力
模型能力
语音分类
关键词识别
音频特征提取
使用案例
智能家居
语音唤醒
用于智能设备的语音唤醒功能
高准确率识别唤醒词
语音助手
命令词识别
识别用户语音指令中的关键命令词
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 支持多种语言
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 英语
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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