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Wav2vec2 Xls R 300m Urdu
Facebook的3亿参数语音识别模型，针对乌尔都语进行微调，基于通用语音8.0乌尔都语数据集训练
下载量 16
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于wav2vec2架构的自动语音识别(ASR)模型，专门针对乌尔都语优化，能够将乌尔都语音频转换为文本
模型特点
乌尔都语优化
专门针对乌尔都语进行微调，在该语言上表现优异
大规模预训练
基于3亿参数的大规模预训练模型，具有强大的语音特征提取能力
高效识别
在通用语音数据集上取得较低的词错误率和字符错误率
模型能力
乌尔都语音频转文本
语音识别
语音转录
使用案例
语音转录
乌尔都语会议记录
将乌尔都语会议录音自动转换为文字记录
词错误率24.59%，字符错误率6.91%
语音助手
为乌尔都语用户提供语音交互功能
教育
语言学习辅助
帮助乌尔都语学习者进行发音评估和转录
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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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对话系统 Transformers 英语
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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。
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