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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-french - 法语语音识别模型实现自动语音文本转录
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR开源项目机器学习模型法语语音识别
该开源模型通过针对法语的深度训练,实现了法语语音到文本的自动转录功能。模型支持处理16kHz采样率的语音输入,在标准测试集上展现出较低的错误率。模型提供完整的使用示例和评估工具,可用于法语语音识别相关应用开发。
wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案
GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
wav2vec2-base - Facebook开发的语音表征学习模型实现低资源语音识别
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自监督学习语音识别语音预训练
Wav2Vec2-Base是Facebook开发的语音预训练模型,基于16kHz采样语音音频。该模型通过掩蔽输入语音的潜在空间和解决对比学习任务,学习语音表征。在LibriSpeech基准测试中,即使只使用少量标注数据,也能取得优异成绩,证明了低资源语音识别的可行性。研究人员可以利用此模型进行微调,应用于不同的语音识别任务。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2 - 基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型
ApacheGithubHuggingface开源协议开源软件开源项目模型知识产权软件许可
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。
wav2vec2-xls-r-300m - Facebook开发的大规模多语言预训练语音模型
GithubHuggingfaceXLS-Rwav2vec 2.0多语言模型开源项目模型语音识别预训练模型
wav2vec2-xls-r-300m是Facebook AI研发的大规模多语言预训练语音模型。该模型在436,000小时的未标记语音数据上预训练,涵盖128种语言,采用wav2vec 2.0目标函数,拥有3亿参数。它可应用于自动语音识别、翻译和分类等任务,在CoVoST-2语音翻译基准测试中显著提升了性能。
wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm - 基于先进技术的加泰罗尼亚语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-1b-ca-lm开源项目数据集模型模型评估自动语音识别训练过程
此模型是在facebook/wav2vec2-xls-r-300m的基础上微调的,专注于加泰罗尼亚语自动语音识别。通过使用Mozilla Common Voice 8.0及其他数据集进行优化训练,该模型在加泰罗尼亚口音识别上展现出高效性能。适用于需要精准语音识别的场景,尽管资源稀缺的方言可能效果较差。模型精度得益于优化后的学习率和批量大小,是语音识别技术发展的重要里程碑。
wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft - 基于Wav2Vec2的跨语言零样本音素识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2多语言模型开源项目模型语音识别跨语言识别音素识别
此模型在wav2vec2-large-xlsr-53预训练基础上,利用多语言Common Voice数据集微调,实现了多语言音素识别。通过将训练语言音素映射至目标语言,该模型采用简单有效的跨语言零样本学习方法。相比先前研究,此方法显著提升了性能,为多语言语音识别领域提供了一个简洁而强大的解决方案。
wav2vec2-xls-r-1b - 大规模多语言语音预训练模型支持128种语言处理
GithubHuggingfaceXLS-R多语言模型开源项目模型语音处理语音识别预训练
Wav2Vec2-XLS-R-1B是Facebook AI开发的大规模多语言语音预训练模型,拥有10亿参数。该模型在436K小时的公开语音数据上训练,涵盖128种语言。在CoVoST-2语音翻译基准测试中平均提升7.4 BLEU分,BABEL等语音识别任务错误率降低20%-33%。适用于语音识别、翻译和分类等任务,需要16kHz采样率的语音输入进行微调。
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