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Wav2vec2 Base Finetuned Amd
該模型是基於facebook/wav2vec2-base在未知數據集上微調的版本，主要用於語音識別任務，在評估集上達到84.55%的準確率。
下載量 14
發布時間 : 5/5/2023
模型概述
基於wav2vec2-base架構微調的語音識別模型，適用於自動語音轉文字任務。
模型特點
高準確率
在評估集上達到84.55%的準確率，表現優異。
基於wav2vec2架構
採用經過驗證的wav2vec2-base架構，具有良好的語音特徵提取能力。
微調優化
在基礎模型上進行針對性微調，可能針對特定領域或口音優化。
模型能力
語音識別
音頻轉文本
自動語音轉錄
使用案例
語音轉寫
會議記錄
將會議錄音自動轉寫為文字記錄
準確率84.55%
語音助手
作為語音助手的後端識別引擎
無障礙應用
即時字幕生成
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