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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

由202015004開發
基於facebook/wav2vec2-base模型在TIMIT數據集上微調的語音識別模型
下載量 29
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是wav2vec2-base的微調版本,專注於英語語音識別任務,在TIMIT數據集上表現出色

模型特點

高效語音識別
基於wav2vec2架構,提供準確的英語語音轉文本能力
微調優化
在TIMIT數據集上進行了30輪次的精細調優,顯著提升識別準確率
輕量級部署
base版本適合在資源有限的環境中部署

模型能力

英語語音識別
音頻轉文本
語音內容分析

使用案例

語音轉錄
會議記錄自動生成
將英語會議錄音自動轉換為文字記錄
詞錯誤率0.3544
語音指令識別
識別英語語音命令
教育
發音評估
用於英語學習者的發音準確性評估
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