Chinese Hubert Base
基于1万小时WenetSpeech L子集预训练的中文语音模型,适用于语音相关任务
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发布时间 : 6/2/2022
模型简介
该模型是针对中文语音数据的预训练模型,采用Wav2Vec2/HuBERT架构,可用于语音特征提取等任务。需要配合分词器和标注数据进行微调才能用于语音识别。
模型特点
大规模中文预训练
基于1万小时的中文语音数据(WenetSpeech L子集)进行预训练
轻量级部署
支持半精度推理(half precision),降低计算资源需求
灵活适配
可作为基础模型适配多种下游语音任务
模型能力
语音特征提取
语音表示学习
使用案例
语音处理
语音识别基础模型
通过微调可用于构建中文语音识别系统
需配合分词器和标注数据微调
语音特征提取
提取语音的高级特征表示
可用于后续语音分析任务
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