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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
由nawta開發
基於facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調的語音識別模型，具有較低的詞錯誤率(WER)。
下載量 96
發布時間 : 6/27/2022
模型概述
該模型是用於英語語音識別的預訓練模型，經過微調後在TIMIT數據集上表現出色。
模型特點
低詞錯誤率
在TIMIT數據集上取得了0.0168的詞錯誤率(WER)，表現優異。
基於wav2vec2架構
採用facebook的wav2vec2-base架構，具有良好的語音特徵提取能力。
微調優化
經過30輪次的精細微調，模型性能得到顯著提升。
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
語音內容分析
使用案例
語音轉錄
會議記錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
準確率高達98.32% (WER=0.0168)
語音筆記
將口語筆記轉換為可搜索的文本
語音助手
語音指令識別
識別並執行英語語音指令
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