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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab647
該模型是基於facebook/wav2vec2-base進行微調的語音識別模型，在TIMIT數據集上取得了0.4799的詞錯誤率。
下載量 16
發布時間 : 5/1/2022
模型概述
這是一個用於語音識別任務的微調模型，基於wav2vec2架構，適用於英語語音轉文本的應用場景。
模型特點
低詞錯誤率
在評估集上取得了0.4799的詞錯誤率，表現良好
基於wav2vec2架構
採用facebook的wav2vec2-base作為基礎模型，具有強大的語音特徵提取能力
高效訓練
使用混合精度訓練和線性學習率調度器，訓練效率高
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
將英語會議錄音轉換為文字記錄
詞錯誤率約48%
語音筆記
將英語語音筆記轉換為可搜索的文本
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