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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab6
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，詞錯誤率(WER)為0.5282。
下載量 19
發布時間 : 5/1/2022
模型概述
一個用於英語語音識別的微調模型，基於wav2vec2架構，適用於語音轉文本任務。
模型特點
低詞錯誤率
在評估集上達到0.5282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。
高效訓練
使用混合精度訓練和線性學習率調度器，訓練效率高。
模型能力
英語語音識別
語音轉文本
使用案例
語音轉錄
會議記錄轉錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
準確率約47.18% (WER=0.5282)
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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