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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1
該模型是基於facebook/wav2vec2-base微調的語音識別模型，在TIMIT數據集上進行了訓練，評估集詞錯誤率(WER)為0.3874。
下載量 15
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
一個用於英語語音識別的微調模型，基於wav2vec2架構，適用於自動語音識別(ASR)任務。
模型特點
低詞錯誤率
在評估集上達到0.3874的詞錯誤率(WER)，表現良好。
基於wav2vec2架構
採用facebook的wav2vec2-base作為基礎模型，具有優秀的語音特徵提取能力。
微調訓練
在TIMIT數據集上進行微調，適合特定語音識別場景。
模型能力
英語語音識別
音頻轉文本
使用案例
語音轉錄
會議記錄自動轉錄
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率約38.74%
語音指令識別
識別英語語音指令並轉換為可執行命令
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