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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3000
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3000
由hassnain開發
基於facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調的語音識別模型，適用於英語語音轉文本任務。
下載量 23
發布時間 : 5/2/2022
模型概述
該模型是wav2vec2-base的微調版本，專門用於英語語音識別任務，在TIMIT數據集上進行了訓練和評估。
模型特點
基於wav2vec2架構
採用Facebook提出的wav2vec2基礎架構，具有強大的語音特徵提取能力。
TIMIT數據集微調
在標準TIMIT語音數據集上進行微調，優化了英語語音識別性能。
高效推理
評估階段每秒可處理約9.8個樣本，具備較高的處理效率。
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
連續語音識別
使用案例
語音轉錄
英語語音轉錄
將英語語音內容轉換為文本形式
詞錯誤率(WER)為0.3845
教育應用
發音評估
可用於語言學習中的發音準確性評估
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