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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab92

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
下載量 16
發布時間 : 5/1/2022

模型概述

該模型是wav2vec2-base的微調版本,專注於英語語音識別任務,在TIMIT數據集上取得了較好的識別效果

模型特點

高效微調
基於預訓練的wav2vec2-base模型進行微調,充分利用了預訓練模型的強大特徵提取能力
良好性能
在TIMIT評估集上取得了0.416的詞錯誤率(WER),表現良好
輕量級
基於wav2vec2-base架構,相對輕量,適合部署和實驗

模型能力

英語語音識別
音頻轉文本
語音轉錄

使用案例

語音處理
語音轉錄
將英語語音內容轉換為文本
詞錯誤率0.416
語音指令識別
識別簡單的語音指令
教育
發音評估
用於英語學習者的發音評估
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