Wav2vec2 Base Superb Sv

🚀 wav2vec2-base-superb-sv模型卡片

wav2vec2-base-superb-sv是一個用於語音處理的模型，基於Wav2Vec2架構，可用於說話人驗證等音頻分類任務，為語音處理領域提供了高效的解決方案。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForAudioXVector

processor = AutoProcessor.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-base-superb-sv")

model = AutoModelForAudioXVector.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-base-superb-sv")

✨ 主要特性

• 基於Wav2Vec2架構，具有強大的語音特徵提取能力。
• 適用於說話人驗證等音頻分類任務。
• 預訓練模型在16kHz採樣的語音音頻上進行訓練。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

• 開發者：Shu-wen Yang等人
• 共享者：Anton Lozhkov
• 模型類型：帶有XVector頭部的Wav2Vec2
• 語言（NLP）：英語
• 許可證：Apache 2.0
• 相關模型：
  • 父模型：wav2vec2-large-lv60
• 更多信息資源：
  • GitHub倉庫
  • 相關論文

用途

直接使用

這是S3PRL的Wav2Vec2用於SUPERB說話人驗證任務的移植版本。

基礎模型是wav2vec2-large-lv60，它在16kHz採樣的語音音頻上進行了預訓練。使用該模型時，請確保您的語音輸入也是16kHz採樣的。

更多信息請參考《SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark》。

非預期使用

該模型不應用於故意為人們創造敵對或排斥性的環境。

偏差、風險和侷限性

大量研究已經探討了語言模型的偏差和公平性問題（例如，參見Sheng等人（2021）和Bender等人（2021））。該模型生成的預測可能包含對受保護類別、身份特徵以及敏感、社會和職業群體的令人不安和有害的刻板印象。

建議

用戶（直接用戶和下游用戶）應該瞭解該模型的風險、偏差和侷限性。需要更多信息以提供進一步的建議。

訓練詳情

訓練數據

請參閱superb數據集卡片。

訓練過程

預處理

需要更多信息。

速度、大小、時間

需要更多信息。

評估

測試數據、因素和指標

測試數據

請參閱superb數據集卡片。

因素

需要更多信息。

指標

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結果

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模型檢查

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環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：需要更多信息
• 使用時長：需要更多信息
• 雲服務提供商：需要更多信息
• 計算區域：需要更多信息
• 碳排放：需要更多信息

技術規格 [可選]

模型架構和目標

需要更多信息。

計算基礎設施

硬件

需要更多信息。

軟件

需要更多信息。

引用

BibTeX：

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2006.11477,
  doi = {10.48550/ARXIV.2006.11477},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2006.11477},
  
  author = {Baevski, Alexei and Zhou, Henry and Mohamed, Abdelrahman and Auli, Michael},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), Machine Learning (cs.LG), Sound (cs.SD), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering},
  
  title = {wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations},
  
  publisher = {arXiv},


@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2105.01051,
  doi = {10.48550/ARXIV.2105.01051},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2105.01051},
  
  author = {Yang, Shu-wen and Chi, Po-Han and Chuang, Yung-Sung and Lai, Cheng-I Jeff and Lakhotia, Kushal and Lin, Yist Y. and Liu, Andy T. and Shi, Jiatong and Chang, Xuankai and Lin, Guan-Ting and Huang, Tzu-Hsien and Tseng, Wei-Cheng and Lee, Ko-tik and Liu, Da-Rong and Huang, Zili and Dong, Shuyan and Li, Shang-Wen and Watanabe, Shinji and Mohamed, Abdelrahman and Lee, Hung-yi},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), Sound (cs.SD), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering},
  
  title = {SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark},
  
  publisher = {arXiv},
  
  year = {2021},
}

術語表 [可選]

需要更多信息。

更多信息 [可選]

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模型卡片作者 [可選]

Anton Lozhkov與Ezi Ozoani和Hugging Face團隊合作完成。

模型卡片聯繫方式

需要更多信息。

📄 許可證

本模型使用Apache 2.0許可證。