wav2vec2-base-timit-demo-google-colab开源模型 - 免费部署助力语音识别

Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab

由 ones 开发

该模型是基于facebook/wav2vec2-base的微调版本，主要用于语音识别任务。

下载量 108

发布时间 : 6/29/2022

模型简介

该模型是基于facebook/wav2vec2-base在TIMIT数据集上微调的版本，用于语音识别任务。

基于wav2vec2-base微调

该模型基于facebook/wav2vec2-base架构进行微调，适用于特定语音识别任务。

低训练损失

在训练过程中，模型表现出较低的损失值，表明其具有良好的拟合能力。

语音识别

音频转文本

语音识别

语音转文本

将语音信号转换为文本内容

词错误率（Wer）：0.9988

该模型是在None数据集上对facebook/wav2vec2-base进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

暂未提供相关快速开始的内容。

暂未提供相关主要特性的内容。

暂未提供相关安装指南的内容。

暂未提供相关使用示例的内容。

需要更多信息。

需要更多信息。

需要更多信息。

训练期间使用了以下超参数：

训练损失	轮数	步数	验证损失	字错率（Wer）
3.5557	1.0	500	1.6786	1.0
0.8407	2.01	1000	0.5356	0.9988
0.4297	3.01	1500	0.4431	0.9988
0.2989	4.02	2000	0.4191	0.9988
0.2338	5.02	2500	0.4251	0.9988
0.1993	6.02	3000	0.4618	0.9988
0.1585	7.03	3500	0.4577	0.9988
0.1386	8.03	4000	0.4099	0.9982
0.1234	9.04	4500	0.4945	0.9988
0.1162	10.04	5000	0.4597	0.9988
0.1008	11.04	5500	0.4563	0.9988
0.0894	12.05	6000	0.5157	0.9988
0.083	13.05	6500	0.5027	0.9988
0.0735	14.06	7000	0.4905	0.9994
0.0686	15.06	7500	0.4552	0.9988
0.0632	16.06	8000	0.5522	0.9988
0.061	17.07	8500	0.4874	0.9988
0.0626	18.07	9000	0.5243	0.9988
0.0475	19.08	9500	0.4798	0.9988
0.0447	20.08	10000	0.5250	0.9988
0.0432	21.08	10500	0.5195	0.9988
0.0358	22.09	11000	0.5008	0.9988
0.0319	23.09	11500	0.5376	0.9988
0.0334	24.1	12000	0.5149	0.9988
0.0269	25.1	12500	0.4911	0.9988
0.0275	26.1	13000	0.4907	0.9988
0.027	27.11	13500	0.4992	0.9988
0.0239	28.11	14000	0.5021	0.9988
0.0233	29.12	14500	0.5112	0.9988