wavlm-large-CORAA-pt-cv7開源語音識別模型 - 精準識別葡萄牙語語音內容

Wavlm Large CORAA Pt Cv7

由lgris開發

基於WavLM-large架構的葡萄牙語自動語音識別模型，在common_voice 7.0數據集上微調

下載量 15

發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是針對葡萄牙語優化的自動語音識別(ASR)系統，基於WavLM-large架構並在Mozilla Common Voice 7.0葡萄牙語數據集上進行了微調，能夠將葡萄牙語語音轉換為文本。

葡萄牙語優化

專門針對葡萄牙語語音識別進行了優化和微調

高性能

在評估集上取得了0.2261的詞錯誤率(WER)

基於WavLM-large

採用先進的WavLM-large架構作為基礎模型

葡萄牙語語音識別

語音轉文本

語音轉錄

語音備忘錄轉文字

將葡萄牙語語音備忘錄自動轉換為文本

準確率約77.39% (1-WER)

輔助技術

語音控制應用

為葡萄牙語用戶提供語音控制界面

該模型是 lgris/WavLM-large-CORAA-pt 在 common_voice 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

本模型是語音識別領域的一個重要成果，基於預訓練模型進行微調，可用於葡萄牙語的自動語音識別任務。

此模型是在 lgris/WavLM-large-CORAA-pt 基礎上，針對 common_voice 數據集進行微調得到的。

目前文檔中關於此部分的詳細信息待補充。

目前文檔中關於此部分的詳細信息待補充。

訓練過程中使用了以下超參數：

訓練損失	輪數	步數	驗證損失	字錯率（Wer）
0.6029	0.13	100	0.3679	0.3347
0.5297	0.26	200	0.3516	0.3227
0.5134	0.39	300	0.3327	0.3167
0.4941	0.52	400	0.3281	0.3122
0.4816	0.65	500	0.3154	0.3102
0.4649	0.78	600	0.3199	0.3058
0.461	0.91	700	0.3047	0.2974
0.4613	1.04	800	0.3006	0.2900
0.4198	1.17	900	0.2951	0.2891
0.3864	1.3	1000	0.2989	0.2862
0.3963	1.43	1100	0.2932	0.2830
0.3953	1.56	1200	0.2936	0.2829
0.3962	1.69	1300	0.2952	0.2773
0.3811	1.82	1400	0.2915	0.2748
0.3736	1.95	1500	0.2839	0.2684
0.3507	2.08	1600	0.2914	0.2678
0.3277	2.21	1700	0.2895	0.2652
0.3344	2.34	1800	0.2843	0.2673
0.335	2.47	1900	0.2821	0.2635
0.3559	2.6	2000	0.2830	0.2599
0.3254	2.73	2100	0.2711	0.2577
0.3263	2.86	2200	0.2685	0.2546
0.3266	2.99	2300	0.2679	0.2521
0.3066	3.12	2400	0.2727	0.2526
0.2998	3.25	2500	0.2648	0.2537
0.2961	3.38	2600	0.2630	0.2519
0.3046	3.51	2700	0.2684	0.2506
0.3006	3.64	2800	0.2604	0.2492
0.2992	3.77	2900	0.2682	0.2508
0.2775	3.9	3000	0.2732	0.2440
0.2903	4.03	3100	0.2659	0.2427
0.2535	4.16	3200	0.2650	0.2433
0.2714	4.29	3300	0.2588	0.2394
0.2636	4.42	3400	0.2652	0.2434
0.2647	4.55	3500	0.2624	0.2371
0.2796	4.67	3600	0.2611	0.2373
0.2644	4.8	3700	0.2604	0.2341
0.2657	4.93	3800	0.2567	0.2331
0.2423	5.06	3900	0.2594	0.2322
0.2556	5.19	4000	0.2587	0.2323
0.2327	5.32	4100	0.2639	0.2299
0.2613	5.45	4200	0.2569	0.2310
0.2382	5.58	4300	0.2585	0.2298
0.2404	5.71	4400	0.2543	0.2287
0.2368	5.84	4500	0.2553	0.2286
0.2514	5.97	4600	0.2517	0.2279
0.2415	6.1	4700	0.2524	0.2270
0.2338	6.23	4800	0.2540	0.2265
0.219	6.36	4900	0.2549	0.2263
0.2428	6.49	5000	0.2546	0.2261