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Wav2vec2 Base Demo Colab
基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在特定數據集上訓練，詞錯誤率(WER)為0.3391。
下載量 24
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是wav2vec2-base的微調版本，專注於語音識別任務，能夠將語音轉換為文本。
模型特點
低詞錯誤率
在評估集上達到0.3391的詞錯誤率(WER)，表現優異。
基於wav2vec2-base微調
基於facebook/wav2vec2-base模型進行微調，繼承了其強大的語音特徵提取能力。
高效訓練
使用混合精度訓練和線性學習率調度，訓練效率高。
模型能力
語音識別
語音轉文本
使用案例
語音轉錄
會議記錄
將會議錄音自動轉換為文字記錄
準確率較高，詞錯誤率0.3391
語音筆記
將語音筆記轉換為可編輯的文本
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