Wav2vec2 Large Baltic Voxpopuli V2

🚀 Wav2Vec2-large-VoxPopuli-V2

本項目基於Facebook的Wav2Vec2大模型，僅在波羅的海語言上進行預訓練。它使用了VoxPopuli語料庫中的27.5個未標註數據，能夠為波羅的海語言的語音處理任務提供有力支持。

🚀 快速開始

本模型在16kHz採樣的語音音頻上進行預訓練。使用該模型時，請確保輸入的語音也採樣為16kHz。

# 這裡可根據實際使用場景補充調用模型的代碼示例
# 由於原文檔未提供，暫不展示具體代碼

✨ 主要特性

• 基於Facebook的Wav2Vec2大模型，在波羅的海語言上進行預訓練。
• 預訓練數據來自VoxPopuli語料庫，數據規模達27.5個未標註數據。
• 模型適用於16kHz採樣的語音音頻。

📚 詳細文檔

模型使用說明

本模型沒有分詞器，因為它僅在音頻上進行預訓練。若要將該模型用於語音識別，需要創建一個分詞器，並在波羅的海語言的標註文本數據上對模型進行微調。有關如何微調模型的詳細解釋，請查看此博客。

相關論文

• 論文標題：VoxPopuli: A Large-Scale Multilingual Speech Corpus for Representation Learning, Semi-Supervised Learning and Interpretation
• 作者：Changhan Wang, Morgane Riviere, Ann Lee, Anne Wu, Chaitanya Talnikar, Daniel Haziza, Mary Williamson, Juan Pino, Emmanuel Dupoux （來自 Facebook AI）

更多信息

更多信息請訪問官方網站：https://github.com/facebookresearch/voxpopuli/

📄 許可證

本模型使用的許可證為CC BY-NC 4.0。

⚠️ 重要提示

使用該模型時，請確保輸入的語音採樣率為16kHz，否則可能會影響模型的性能。

💡 使用建議

若要將該模型用於語音識別任務，建議按照此博客的指導，創建分詞器並在標註文本數據上進行微調。