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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
由tahazakir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，詞錯誤率(WER)為1.0。
下載量 24
發布時間 : 4/30/2022
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
低詞錯誤率
在評估集上取得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。
微調版本
在TIMIT數據集上進行了微調，針對特定語音識別任務優化。
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
高準確率的轉錄結果
語音筆記轉換
將語音備忘錄轉換為可編輯的文本
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