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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1

Developed by Prasadi
該模型是基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型,在TIMIT數據集上進行了訓練,評估集詞錯誤率(WER)為0.3874。
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

一個用於英語語音識別的微調模型,基於wav2vec2架構,適用於自動語音識別(ASR)任務。

Model Features

低詞錯誤率
在評估集上達到0.3874的詞錯誤率(WER),表現良好。
基於wav2vec2架構
採用facebook的wav2vec2-base作為基礎模型,具有優秀的語音特徵提取能力。
微調訓練
在TIMIT數據集上進行微調,適合特定語音識別場景。

Model Capabilities

英語語音識別
音頻轉文本

Use Cases

語音轉錄
會議記錄自動轉錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率約38.74%
語音指令識別
識別英語語音指令並轉換為可執行命令
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