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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab7
該模型是基於facebook/wav2vec2-base微調得到的語音識別模型，在TIMIT數據集上訓練，詞錯誤率(WER)為0.5426。
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，適用於語音轉文本任務。
模型特點
基於wav2vec2架構
採用Facebook提出的高效wav2vec2架構，適合語音表示學習。
低詞錯誤率
在評估集上達到0.5426的詞錯誤率(WER)，表現良好。
遷移學習
基於預訓練的wav2vec2-base模型微調，充分利用預訓練知識。
模型能力
英語語音識別
語音轉文本
音頻特徵提取
使用案例
語音轉錄
會議記錄自動轉錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率0.5426
語音指令識別
識別英語語音指令並轉換為可執行命令
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