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Wav2vec2 Base Ft Keyword Spotting Int8
基於wav2vec2架構的語音關鍵詞檢測模型，經過OpenVINO量化優化
下載量 14
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於wav2vec2架構的語音處理模型，專門用於關鍵詞檢測任務。經過Optimum OpenVINO量化處理後，模型在保持較高準確率的同時提升了推理效率。
模型特點
高效量化
通過Optimum OpenVINO進行量化處理，在準確率僅下降2.74%的情況下顯著提升推理效率
高準確率
在評估集上達到0.9828的基準準確率，量化後仍保持0.9553的高準確率
輕量級
基於wav2vec2-base架構，相對輕量且適合邊緣設備部署（推斷）
模型能力
語音關鍵詞識別
即時音頻處理
邊緣設備部署
使用案例
智能家居
語音喚醒詞檢測
用於檢測設備喚醒詞如'Hey Siri'、'OK Google'等
高準確率確保設備能可靠響應
工業應用
語音控制指令識別
在嘈雜工業環境中識別特定語音指令
量化後模型適合部署在邊緣設備
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