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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在TIMIT數據集上訓練
下載量 25
發布時間 : 4/29/2022
模型概述
這是一個基於wav2vec2架構的語音識別模型，主要用於英語語音轉文本任務。
模型特點
基於wav2vec2架構
採用Facebook的wav2vec2-base作為基礎模型，具有優秀的語音特徵提取能力
微調優化
在TIMIT數據集上進行微調，針對特定語音識別任務優化
中等性能
在評估集上達到0.56的詞錯誤率(WER)
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
將英語會議錄音轉換為文字記錄
中等準確率的轉錄結果
語音筆記
將個人語音備忘錄轉換為文本
適用於個人使用場景
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可作為發音練習的輔助工具
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