Wav2vec2 Bjorn
wav2vec 2.0 是一個自監督學習的語音識別模型,通過大量未標註的語音數據進行預訓練,能夠高效地進行語音轉文字任務。
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發布時間 : 6/23/2022
模型概述
wav2vec 2.0 是一個基於 Transformer 架構的語音識別模型,通過自監督學習從原始音頻數據中提取特徵,適用於多種語音轉文字場景。
模型特點
自監督學習
通過大量未標註的語音數據進行預訓練,減少對標註數據的依賴。
高效微調
可以通過少量標註數據進行微調,適應特定語音識別需求。
多語言支持
支持多種語言的語音識別,具體取決於微調數據。
模型能力
語音轉文字
語音特徵提取
多語言語音識別
使用案例
個人助手
個人語音筆記
將個人語音記錄轉換為文字,便於整理和檢索。
高準確率的語音轉文字,適合個人使用場景。
語音轉錄
會議記錄
將會議錄音轉換為文字記錄,便於後續整理和分享。
支持長時間語音轉錄,適合會議場景。
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