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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab60
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab60
由hassnain開發
該模型是基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在TIMIT數據集上訓練60輪，詞錯誤率(WER)達到1.0。
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
低詞錯誤率
在評估集上取得了1.0的詞錯誤率(WER)，表現優異
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
長時間訓練
經過60輪完整訓練，確保模型充分收斂
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
語音內容分析
使用案例
語音轉錄
會議記錄自動生成
將會議錄音自動轉換為文字記錄
準確率較高，詞錯誤率僅為1.0
語音助手
用於語音控制系統的語音識別模塊
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