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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-hungarian - 基于XLSR-53微调的匈牙利语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53匈牙利语开源项目模型语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在匈牙利语语音数据上微调而来,在Common Voice测试集上实现31.40%的词错误率和6.20%的字符错误率,性能优于同类模型。支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可使用。开发者可通过HuggingSound库或自定义脚本轻松集成该模型,实现匈牙利语语音识别功能。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
wav2vec2-large-xlsr-53-italian - XLSR-53微调的开源意大利语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目意大利语模型语音识别
这是一个基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,在Common Voice 6.1意大利语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到9.41%的词错误率和2.29%的字符错误率。支持直接处理16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型。项目提供了详细的使用说明和评估脚本,便于研究人员快速应用和测试。
wav2vec2-xls-r-1b-portuguese - XLS-R 1B微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目模型葡萄牙语语音识别
该项目基于XLS-R 1B模型微调,专注于葡萄牙语语音识别。模型在Common Voice 8.0等多个数据集上训练,测试集词错误率达8.7%。支持16kHz采样率语音输入,可通过HuggingSound库或自定义脚本使用。项目为葡萄牙语语音识别研究和应用提供了实用工具。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上,使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上,其词错误率(WER)为81.80%,字符错误率(CER)为20.16%,优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本,无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。
wav2vec2-xls-r-300m-hebrew - XLS-R微调的希伯来语语音识别模型
GithubHebrewHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目微调模型语音识别
该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构,通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率,展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。
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