Wav2vec2 Base Bg Voxpopuli V2

🚀 Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2

Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2 是基于 Facebook的Wav2Vec2 基础模型，仅在保加利亚语（bg）上进行预训练。它使用了 VoxPopuli语料库 中的 17.6k 条未标注数据。该模型为语音识别任务提供了强大的基础，可通过进一步微调适应特定的语音识别场景。

🚀 快速开始

本模型是在采样率为 16kHz 的语音音频上进行预训练的。在使用该模型时，请确保输入的语音也采用 16kHz 的采样率。

# 此处可根据实际使用情况补充代码示例
# 例如加载模型等操作

✨ 主要特性

• 基于 Facebook 的 Wav2Vec2 基础模型，具有强大的语音特征学习能力。
• 仅在保加利亚语数据上进行预训练，针对保加利亚语语音识别有较好的适应性。

📚 详细文档

模型说明

该模型是在 VoxPopuli语料库 的未标注数据上进行预训练的。由于它仅在音频数据上进行预训练，因此没有自带分词器。若要将该模型用于 语音识别，需要创建一个分词器，并在保加利亚语的标注文本数据上对模型进行微调。

微调说明

关于如何微调该模型，请参考 这篇博客，其中有更详细的解释。

论文信息

• 论文标题：VoxPopuli: A Large-Scale Multilingual Speech Corpus for Representation Learning, Semi-Supervised Learning and Interpretation
• 论文作者：Changhan Wang, Morgane Riviere, Ann Lee, Anne Wu, Chaitanya Talnikar, Daniel Haziza, Mary Williamson, Juan Pino, Emmanuel Dupoux （来自 Facebook AI）

官方网站

更多信息请访问官方网站 https://github.com/facebookresearch/voxpopuli/。

📄 许可证

本模型使用的许可证为 cc-by-nc-4.0。

⚠️ 重要提示

该模型没有自带分词器，若要用于语音识别，需要创建分词器并在保加利亚语的标注文本数据上进行微调。

💡 使用建议

在使用模型前，务必确保输入的语音数据采样率为 16kHz，以保证模型的正常运行。