Wav2vec2 Base Superb Sv

🚀 wav2vec2-base-superb-sv模型卡片

wav2vec2-base-superb-sv是一个用于语音处理的模型，基于Wav2Vec2架构，可用于说话人验证等音频分类任务，为语音处理领域提供了高效的解决方案。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForAudioXVector

processor = AutoProcessor.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-base-superb-sv")

model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-base-superb-sv")

✨ 主要特性

• 基于Wav2Vec2架构，具有强大的语音特征提取能力。
• 适用于说话人验证等音频分类任务。
• 预训练模型在16kHz采样的语音音频上进行训练。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

• 开发者：Shu-wen Yang等人
• 共享者：Anton Lozhkov
• 模型类型：带有XVector头部的Wav2Vec2
• 语言（NLP）：英语
• 许可证：Apache 2.0
• 相关模型：
  • 父模型：wav2vec2-large-lv60
• 更多信息资源：
  • GitHub仓库
  • 相关论文

用途

直接使用

这是S3PRL的Wav2Vec2用于SUPERB说话人验证任务的移植版本。

基础模型是wav2vec2-large-lv60，它在16kHz采样的语音音频上进行了预训练。使用该模型时，请确保您的语音输入也是16kHz采样的。

更多信息请参考《SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark》。

非预期使用

该模型不应用于故意为人们创造敌对或排斥性的环境。

偏差、风险和局限性

大量研究已经探讨了语言模型的偏差和公平性问题（例如，参见Sheng等人（2021）和Bender等人（2021））。该模型生成的预测可能包含对受保护类别、身份特征以及敏感、社会和职业群体的令人不安和有害的刻板印象。

建议

用户（直接用户和下游用户）应该了解该模型的风险、偏差和局限性。需要更多信息以提供进一步的建议。

训练详情

训练数据

请参阅superb数据集卡片。

训练过程

预处理

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速度、大小、时间

需要更多信息。

评估

测试数据、因素和指标

测试数据

请参阅superb数据集卡片。

因素

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指标

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结果

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模型检查

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环境影响

可以使用Lacoste等人（2019）提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

• 硬件类型：需要更多信息
• 使用时长：需要更多信息
• 云服务提供商：需要更多信息
• 计算区域：需要更多信息
• 碳排放：需要更多信息

技术规格 [可选]

模型架构和目标

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计算基础设施

硬件

需要更多信息。

软件

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引用

BibTeX：

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2006.11477,
  doi = {10.48550/ARXIV.2006.11477},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2006.11477},
  
  author = {Baevski, Alexei and Zhou, Henry and Mohamed, Abdelrahman and Auli, Michael},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), Machine Learning (cs.LG), Sound (cs.SD), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering},
  
  title = {wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations},
  
  publisher = {arXiv},


@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2105.01051,
  doi = {10.48550/ARXIV.2105.01051},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2105.01051},
  
  author = {Yang, Shu-wen and Chi, Po-Han and Chuang, Yung-Sung and Lai, Cheng-I Jeff and Lakhotia, Kushal and Lin, Yist Y. and Liu, Andy T. and Shi, Jiatong and Chang, Xuankai and Lin, Guan-Ting and Huang, Tzu-Hsien and Tseng, Wei-Cheng and Lee, Ko-tik and Liu, Da-Rong and Huang, Zili and Dong, Shuyan and Li, Shang-Wen and Watanabe, Shinji and Mohamed, Abdelrahman and Lee, Hung-yi},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), Sound (cs.SD), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering},
  
  title = {SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark},
  
  publisher = {arXiv},
  
  year = {2021},
}

术语表 [可选]

需要更多信息。

更多信息 [可选]

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模型卡片作者 [可选]

Anton Lozhkov与Ezi Ozoani和Hugging Face团队合作完成。

模型卡片联系方式

需要更多信息。

📄 许可证

本模型使用Apache 2.0许可证。