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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab3
由 sameearif88 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，评估词错误率为0.5608。
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架构微调得到，适用于自动语音识别(ASR)任务。
模型特点
高效语音识别
在TIMIT数据集上微调后，词错误率(WER)达到0.5608，表现良好。
基于wav2vec2架构
采用Facebook提出的wav2vec2基础架构，具有强大的语音特征提取能力。
轻量级模型
基于wav2vec2-base版本，相对轻量，适合资源有限的环境部署。
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
会议记录自动转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
词错误率0.5608
语音指令识别
识别英语语音指令并转换为可执行命令
教育
英语发音评估
通过语音识别评估英语学习者的发音准确性
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