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Wav2vec2 Base Keyword Spotting
W
Wav2vec2 Base Keyword Spotting
由anton-l開發
基於wav2vec2-base模型在superb數據集上微調的語音關鍵詞識別模型，準確率達98.43%
下載量 14
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是用於語音關鍵詞識別的微調模型，基於Facebook的wav2vec2-base架構，在superb數據集上進行訓練，能夠高效識別語音中的關鍵詞。
模型特點
高準確率
在評估集上達到98.43%的準確率，表現優異
基於wav2vec2架構
採用Facebook開源的wav2vec2-base模型作為基礎架構
高效訓練
使用混合精度訓練和梯度累積等技術優化訓練效率
模型能力
語音關鍵詞識別
音頻分類
使用案例
語音交互
語音助手喚醒詞檢測
用於檢測設備喚醒詞，如'Hey Siri'等
高準確率識別特定關鍵詞
語音指令識別
識別語音指令中的關鍵命令詞
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