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Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab

由pannaga開發
該模型是基於facebook/wav2vec2-base在TIMIT數據集上微調的語音識別模型,在Google Colab環境下訓練完成。
下載量 16
發布時間 : 6/30/2022

模型概述

一個用於英語語音識別的微調模型,基於wav2vec2架構,適用於語音轉文本任務。

模型特點

高效微調
在TIMIT數據集上微調,顯著提升了原始wav2vec2-base模型的語音識別性能
Google Colab兼容
模型訓練過程針對Google Colab環境優化,便於快速部署和實驗
相對輕量級
基於wav2vec2-base架構,相比更大模型更適合資源有限的環境

模型能力

英語語音識別
語音轉文本
音頻特徵提取

使用案例

語音處理
語音轉錄
將英語語音內容轉換為文本
詞錯誤率(WER)為0.3437
語音指令識別
識別簡單的語音命令和指令
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