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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3
由sameearif88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，評估詞錯誤率為0.5608。
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架構微調得到，適用於自動語音識別(ASR)任務。
模型特點
高效語音識別
在TIMIT數據集上微調後，詞錯誤率(WER)達到0.5608，表現良好。
基於wav2vec2架構
採用Facebook提出的wav2vec2基礎架構，具有強大的語音特徵提取能力。
輕量級模型
基於wav2vec2-base版本，相對輕量，適合資源有限的環境部署。
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
會議記錄自動轉錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率0.5608
語音指令識別
識別英語語音指令並轉換為可執行命令
教育
英語發音評估
通過語音識別評估英語學習者的發音準確性
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