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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab60
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab60
由 hassnain 开发
该模型是基于facebook/wav2vec2-base微调的语音识别模型，在TIMIT数据集上训练60轮，词错误率(WER)达到1.0。
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
低词错误率
在评估集上取得了1.0的词错误率(WER)，表现优异
基于wav2vec2架构
采用facebook的wav2vec2-base作为基础模型，具有强大的语音特征提取能力
长时间训练
经过60轮完整训练，确保模型充分收敛
模型能力
英语语音识别
音频转文本
语音内容分析
使用案例
语音转录
会议记录自动生成
将会议录音自动转换为文字记录
准确率较高，词错误率仅为1.0
语音助手
用于语音控制系统的语音识别模块
教育
发音评估
用于语言学习中的发音准确性评估
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Transformers 支持多种语言L
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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。
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问答系统 中文
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98