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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab6
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，词错误率(WER)为0.5282。
下载量 19
发布时间 : 5/1/2022
模型简介
一个用于英语语音识别的微调模型，基于wav2vec2架构，适用于语音转文本任务。
模型特点
低词错误率
在评估集上达到0.5282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。
高效训练
使用混合精度训练和线性学习率调度器，训练效率高。
模型能力
英语语音识别
语音转文本
使用案例
语音转录
会议记录转录
将英语会议录音自动转换为文字记录
准确率约47.18% (WER=0.5282)
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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6
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2,694
98