Wav2vec2 Base De Voxpopuli V2

🚀 Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2

Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2 基於 Facebook的Wav2Vec2 基礎模型，僅在德語環境下，使用 VoxPopuli語料庫 中的 23.2k 條未標註數據進行預訓練。該模型可用於音頻處理和自動語音識別任務。

✨ 主要特性

• 基於 Facebook 的 Wav2Vec2 基礎模型，在德語環境下進行預訓練。
• 預訓練數據來自 VoxPopuli 語料庫，包含 23.2k 條未標註數據。
• 模型在 16kHz 採樣的語音音頻上進行預訓練，使用時需確保輸入語音也為 16kHz 採樣。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

模型概述

該模型是在僅德語環境下，使用 VoxPopuli語料庫 中的 23.2k 條未標註數據對 Facebook's Wav2Vec2 基礎模型進行預訓練得到的。

使用注意事項

• 模型在 16kHz 採樣的語音音頻上進行預訓練，使用時請確保輸入語音也為 16kHz 採樣。
• 該模型沒有分詞器，因為它僅在音頻上進行預訓練。若要將此模型用於語音識別，需要創建分詞器，並在德語標註文本數據上對模型進行微調。可參考 此博客 瞭解如何微調模型的詳細說明。

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

可訪問 官方網站 獲取更多信息。

🔧 技術細節

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📄 許可證

本模型使用的許可證為 cc-by-nc-4.0。

📋 信息表格

⚠️ 重要提示

• 模型在 16kHz 採樣的語音音頻上進行預訓練，使用時請確保輸入語音也為 16kHz 採樣。
• 該模型沒有分詞器，若要用於語音識別，需要創建分詞器並在德語標註文本數據上進行微調。

💡 使用建議

可參考 此博客 瞭解如何對模型進行微調，以用於語音識別任務。