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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab30
基於facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調的語音識別模型，訓練30輪後詞錯誤率(WER)達到0.6534
下載量 17
發布時間 : 5/1/2022
模型概述
這是一個用於英語語音識別的自動語音識別(ASR)模型，基於wav2vec2架構進行微調，適用於語音轉文字任務
模型特點
高效微調
基於預訓練的wav2vec2-base模型進行微調，僅需少量訓練數據即可獲得良好性能
較低詞錯誤率
在評估集上達到0.6534的詞錯誤率(WER)，表現良好
輕量級
基於base版本的wav2vec2架構，適合資源有限的環境部署
模型能力
英語語音識別
語音轉文字
音頻內容轉錄
使用案例
語音轉錄
會議記錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率約65.34%
語音筆記
將英語語音筆記轉換為可搜索的文本
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