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wav2vec2-large-voxrex-swedish

基于Wav2vec 2.0的瑞典语语音识别模型实现低错误率

该项目提供了一个基于Wav2vec 2.0 large VoxRex模型微调的瑞典语语音识别模型。模型使用瑞典广播、NST和Common Voice数据集进行训练,在Common Voice测试集上达到8.49%的词错误率,在NST和Common Voice混合测试集上仅为2.5%。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接使用无需额外语言模型。项目还包含详细的使用说明和性能对比分析。

wav2vec2-large-xlsr-53-polish - 基于XLSR-53的波兰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型波兰语自然语言处理语音识别
此模型基于wav2vec2-large-xlsr-53,在波兰语Common Voice数据集上进行微调。在测试集上达到14.21%词错率和3.49%字错率。模型支持16kHz采样率的波兰语语音输入,可用于自动语音识别任务。用户可使用HuggingSound库或自定义脚本轻松实现推理。
wav2vec2-large-xlsr-53-th - 基于Common Voice数据集微调的泰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型泰语自然语言处理语音识别
该项目提供了一个基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的泰语语音识别模型。模型使用Common Voice 7.0数据集进行微调,在测试集上实现了13.63%的词错率和2.81%的字符错率。项目详细介绍了数据预处理、模型训练和评估流程,并与主流商业API进行了性能对比。此模型可用于开发泰语语音转文本应用,为泰语自然语言处理研究提供了有价值的资源。
wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言
wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。
wav2vec2-large-es-voxpopuli - Wav2Vec2大型西班牙语语音识别模型基于VoxPopuli预训练
GithubHuggingfaceVoxPopuliWav2Vec2开源项目模型自动语音识别语音语料库预训练模型
Wav2Vec2-Large-VoxPopuli是一个基于Facebook Wav2Vec2技术的西班牙语语音识别模型。该模型利用VoxPopuli语料库中的无标签西班牙语音频数据进行预训练,能够有效学习语音结构。模型适用于自动语音识别任务,可通过微调提升特定领域性能。采用CC-BY-NC-4.0许可证,为语音处理研究和开发提供了有力工具。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别,得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库,并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
wav2vec2-large-xlsr-53-dutch - XLSR-53模型在荷兰语语音识别上的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型荷兰语语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型,针对荷兰语语音识别任务进行微调的模型。通过使用Common Voice 6.1和CSS10数据集进行训练,该模型在Common Voice nl测试集上达到了15.72%的词错误率和5.35%的字符错误率。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入,可单独使用或与语言模型配合。项目详细说明了使用方法和评估流程,为荷兰语自动语音识别提供了一个有效的开源解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-greek - 基于wav2vec2的希腊语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53希腊语开源项目模型语音识别
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53微调的希腊语语音识别模型,在Common Voice和CSS10数据集上训练。模型可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率的语音输入。在Common Voice希腊语测试集上,该模型实现了11.62%的词错误率和3.36%的字符错误率。模型提供简单的使用方法,为希腊语自动语音识别提供了有效解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别
该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调,专注于语音处理任务,损失函数为0.3327,字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术,适用于多种语音识别和处理场景。
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2 - 芬兰语语音识别模型精调,提升语音转文字效果
GithubHuggingfacewav2vec2-xlsr-1b开源项目模型芬兰语训练数据语言模型语音识别
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2模型基于Facebook AI的多语言预训练模型,为芬兰语自动语音识别进行了优化,使用275.6小时的录音数据进行精调。模型在Common Voice 7.0和FLEURS ASR数据集的测试中取得了4.09%的词错误率(WER)和12.11%的WER。模型配有芬兰语KenLM语言模型用于解码,适合短语音片段处理。其在正式语境中的表现较佳,但普及日常口语和方言的能力有限。可通过训练自定义KenLM以适应特定领域语言。
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