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Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
W
Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
由shields開發
基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在TIMIT和DementiaBank數據集上訓練，適用於英語語音識別任務。
下載量 18
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是wav2vec2-base的微調版本，專注於英語語音識別，特別針對TIMIT和DementiaBank數據集進行了優化。
模型特點
高效微調
基於wav2vec2-base模型進行微調，在特定數據集上取得了較好的識別效果。
低詞錯誤率
在評估集上達到了0.2313的詞錯誤率(WER)，表現良好。
混合精度訓練
使用原生AMP進行混合精度訓練，提高了訓練效率。
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
使用案例
醫療健康
老年痴呆症語音分析
可用於分析老年痴呆症患者的語音特徵
語音識別應用
英語語音轉錄
將英語語音內容轉換為文本
詞錯誤率0.2313
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