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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

由ali221000262開發
基於wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調的語音識別模型
下載量 23
發布時間 : 4/30/2022

模型概述

該模型是基於wav2vec2-base架構的語音識別模型,在TIMIT數據集上進行了微調,適用於英語語音識別任務。

模型特點

基於wav2vec2架構
採用Facebook AI的wav2vec2-base架構,具有優秀的語音特徵提取能力
TIMIT數據集微調
在標準TIMIT語音數據集上進行微調,優化了英語語音識別性能
輕量級模型
基於base版本,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

使用案例

語音轉寫
英語語音轉錄
將英語語音內容轉換為文本
在評估集上詞錯誤率(WER)為1.0
教育應用
英語發音評估
可用於英語學習者的發音評估系統
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