Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
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Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
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基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型,在TIMIT和DementiaBank数据集上训练,适用于英语语音识别任务。
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Release Time : 3/2/2022
Model Overview
该模型是wav2vec2-base的微调版本,专注于英语语音识别,特别针对TIMIT和DementiaBank数据集进行了优化。
Model Features
高效微调
基于wav2vec2-base模型进行微调,在特定数据集上取得了较好的识别效果。
低词错误率
在评估集上达到了0.2313的词错误率(WER),表现良好。
混合精度训练
使用原生AMP进行混合精度训练,提高了训练效率。
Model Capabilities
英语语音识别
音频转文本
Use Cases
医疗健康
老年痴呆症语音分析
可用于分析老年痴呆症患者的语音特征
语音识别应用
英语语音转录
将英语语音内容转换为文本
词错误率0.2313
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