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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab51
該模型是基於facebook/wav2vec2-base微調得到的語音識別模型，在TIMIT數據集上取得了0.748的詞錯誤率。
下載量 16
發布時間 : 5/1/2022
模型概述
一個用於英語語音識別的預訓練模型，基於wav2vec2架構微調，適用於自動語音識別(ASR)任務。
模型特點
高效微調
基於強大的wav2vec2-base模型進行微調，在有限數據上也能取得良好效果
較低詞錯誤率
在評估集上取得了0.748的詞錯誤率(WER)，表現良好
端到端訓練
採用端到端的訓練方式，直接從音頻輸入到文本輸出
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
自動語音轉錄
使用案例
語音轉錄
會議記錄自動化
將會議錄音自動轉換為文字記錄
準確率約75.2%
語音指令識別
識別簡單的語音指令
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