Wav2vec2 Pretrained Clsril 23 10k

🚀 CLSRIL - 23（印度語言跨語言語音表徵模型）

CLSRIL - 23（印度語言跨語言語音表徵模型）是一個基於自監督學習的音頻預訓練模型，它能夠從23種印度語言的原始音頻中學習跨語言語音表徵。該模型基於wav2vec 2.0構建，通過對掩碼後的潛在語音表徵進行對比任務訓練來解決相關問題，並聯合學習所有語言共享的潛在量化。

論文鏈接

[原始倉庫](https://github.com/Open - Speech - EkStep/vakyansh - models)包含fairseq格式的模型。

🚀 快速開始

CLSRIL - 23模型可用於跨語言語音處理任務，為相關研究和應用提供了有力支持。你可以通過上述鏈接查看論文和原始倉庫獲取更多詳細信息。

✨ 主要特性

• 跨語言學習：能夠從23種印度語言的原始音頻中學習跨語言語音表徵。
• 自監督學習：基於自監督學習方法，無需大量標註數據。
• 基於wav2vec 2.0：利用wav2vec 2.0的優勢，通過對比任務訓練和潛在量化學習提升性能。

📚 詳細文檔

預訓練數據集中的語言

訓練倉庫

[實驗平臺](https://github.com/Open - Speech - EkStep/vakyansh - wav2vec2 - experimentation)基於fairseq構建，可用於模型訓練相關實驗。