基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的成人儿童语音分类模型，准确率达94.04%
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型用于区分成人和儿童的语音，基于wav2vec2-xls-r-300m架构微调，适用于语音分类任务
模型特点
高准确率
在评估集上达到94.04%的准确率和94.40%的F1值
基于预训练模型微调
基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m预训练模型进行微调，效果优异
轻量级
300M参数的模型规模，相对轻量
模型能力
语音分类
成人儿童语音区分
使用案例
语音分析
儿童语音识别系统
用于识别儿童语音，优化儿童语音识别系统
94.04%分类准确率
教育应用
在教育应用中区分教师(成人)和学生(儿童)语音
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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