Wav2vec2 Base Bg Voxpopuli V2

🚀 Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2

Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2 是基於 Facebook的Wav2Vec2 基礎模型，僅在保加利亞語（bg）上進行預訓練。它使用了 VoxPopuli語料庫 中的 17.6k 條未標註數據。該模型為語音識別任務提供了強大的基礎，可通過進一步微調適應特定的語音識別場景。

🚀 快速開始

本模型是在採樣率為 16kHz 的語音音頻上進行預訓練的。在使用該模型時，請確保輸入的語音也採用 16kHz 的採樣率。

# 此處可根據實際使用情況補充代碼示例
# 例如加載模型等操作

✨ 主要特性

• 基於 Facebook 的 Wav2Vec2 基礎模型，具有強大的語音特徵學習能力。
• 僅在保加利亞語數據上進行預訓練，針對保加利亞語語音識別有較好的適應性。

📚 詳細文檔

模型說明

該模型是在 VoxPopuli語料庫 的未標註數據上進行預訓練的。由於它僅在音頻數據上進行預訓練，因此沒有自帶分詞器。若要將該模型用於 語音識別，需要創建一個分詞器，並在保加利亞語的標註文本數據上對模型進行微調。

微調說明

關於如何微調該模型，請參考 這篇博客，其中有更詳細的解釋。

論文信息

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

官方網站

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

該模型沒有自帶分詞器，若要用於語音識別，需要創建分詞器並在保加利亞語的標註文本數據上進行微調。

💡 使用建議

在使用模型前，務必確保輸入的語音數據採樣率為 16kHz，以保證模型的正常運行。