Hubert Large Ll60k
HuBERT是一种自监督语音表征学习模型,通过离线聚类步骤为类BERT预测损失提供对齐目标标签,适用于语音识别、生成和压缩任务。
下载量 30.99k
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
HuBERT(隐单元BERT)是一种自监督语音表征学习框架,通过创新的遮蔽预测损失和聚类方法,在语音识别任务中表现出色。
模型特点
自监督学习
无需标注数据即可进行预训练,通过创新的遮蔽预测损失学习语音表征
两阶段聚类
通过初始k-means聚类和迭代优化,稳定地生成预测目标标签
高效表征
在Librispeech和Libri-light基准测试中超越wav2vec 2.0性能
大规模训练
支持从10分钟到6万小时不等的训练数据规模
模型能力
语音表征学习
语音识别
语音生成
语音压缩
使用案例
语音技术
语音识别系统
通过微调HuBERT模型构建高准确率的语音识别系统
在Librispeech测试集上实现13-19%的词错率降低
语音合成前端
利用学习到的语音表征改进语音合成系统的前端处理
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

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

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
智启未来,您的人工智能解决方案智库
简体中文