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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab51
该模型是基于facebook/wav2vec2-base微调得到的语音识别模型，在TIMIT数据集上取得了0.748的词错误率。
下载量 16
发布时间 : 5/1/2022
模型简介
一个用于英语语音识别的预训练模型，基于wav2vec2架构微调，适用于自动语音识别(ASR)任务。
模型特点
高效微调
基于强大的wav2vec2-base模型进行微调，在有限数据上也能取得良好效果
较低词错误率
在评估集上取得了0.748的词错误率(WER)，表现良好
端到端训练
采用端到端的训练方式，直接从音频输入到文本输出
模型能力
英语语音识别
音频转文本
自动语音转录
使用案例
语音转录
会议记录自动化
将会议录音自动转换为文字记录
准确率约75.2%
语音指令识别
识别简单的语音指令
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
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Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
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2,694
98