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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
由murdockthedude開發
基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在TIMIT數據集上訓練，詞錯誤率(WER)為0.3518
下載量 20
發布時間 : 5/10/2022
模型概述
這是一個用於英語語音識別的模型，基於wav2vec2架構微調，適用於將英語語音轉換為文本的任務。
模型特點
高效微調
基於wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調，保留了原模型的強大特徵提取能力
較低詞錯誤率
在評估集上達到0.3518的詞錯誤率(WER)，表現良好
訓練優化
採用線性學習率調度和預熱策略，訓練過程穩定
模型能力
英語語音識別
語音轉文本
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
準確率約65%（基於WER 0.3518推斷）
語音筆記
將英語語音筆記轉換為可搜索的文本
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