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Wav2vec2 Base Checkpoint 5

由jiobiala24開發
該模型是基於wav2vec2-base-checkpoint-4在common_voice數據集上微調的語音識別模型,支持自動語音識別(ASR)任務。
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

基於wav2vec2架構的語音識別模型,在common_voice數據集上微調,用於將語音轉換為文本。

模型特點

高效微調
基於預訓練的wav2vec2模型進行微調,提高了在common_voice數據集上的識別準確率
低詞錯誤率
在評估集上取得了0.3354的詞錯誤率(WER),表現良好
優化訓練
採用線性學習率調度和Adam優化器進行30輪訓練,確保模型收斂

模型能力

語音識別
音頻轉文本

使用案例

語音轉錄
語音轉文字服務
將語音內容自動轉換為文字記錄
詞錯誤率0.3354
輔助工具
聽障輔助
即時將語音轉換為文字,幫助聽障人士理解語音內容
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