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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab7
该模型是基于facebook/wav2vec2-base微调得到的语音识别模型，在TIMIT数据集上训练，词错误率(WER)为0.5426。
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，适用于语音转文本任务。
模型特点
基于wav2vec2架构
采用Facebook提出的高效wav2vec2架构，适合语音表示学习。
低词错误率
在评估集上达到0.5426的词错误率(WER)，表现良好。
迁移学习
基于预训练的wav2vec2-base模型微调，充分利用预训练知识。
模型能力
英语语音识别
语音转文本
音频特征提取
使用案例
语音转录
会议记录自动转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率0.5426
语音指令识别
识别英语语音指令并转换为可执行命令
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统 中文
R
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2,694
98