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Wav2vec2 Base Cv

由jiobiala24開發
基於facebook/wav2vec2-base在common_voice數據集上微調的語音識別模型
下載量 24
發布時間 : 3/8/2022

模型概述

這是一個用於語音識別任務的模型,基於wav2vec2架構,在common_voice數據集上進行了微調。

模型特點

高效微調
基於預訓練的wav2vec2-base模型進行微調,提高了在common_voice數據集上的識別準確率
良好性能
在評估集上取得了0.3804的詞錯誤率(WER),表現良好
優化訓練
使用了線性學習率調度和預熱策略,訓練過程穩定

模型能力

語音轉文本
自動語音識別

使用案例

語音轉錄
語音轉文字
將語音內容轉換為文本形式
詞錯誤率0.3804
語音助手
語音指令識別
識別和理解用戶的語音指令
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