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wav2vec2-large-xlsr-53-swedish

基于Wav2Vec2的瑞典语语音识别模型 支持16kHz采样率

这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53在瑞典语数据集上微调的语音识别模型。模型在Common Voice瑞典语测试集上达到14.29% WER和4.93% CER的性能。它可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率音频。模型经过多阶段预训练和微调,为瑞典语自动语音识别任务提供了有效解决方案。

wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类
该模型基于Wav2vec 2.0技术,通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号,识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出0-1范围内的情感预测结果。此外,模型还提供最后一个transformer层的池化状态,为语音情感分析研究提供了有力支持。
filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official - 基于XLS-R的菲律宾语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目机器学习模型模型训练语音数据集语音识别
这是一个针对菲律宾语的语音识别模型,通过在filipino_voice数据集上微调wav2vec2-xls-r-300m实现。经过30轮训练后,模型在测试集上达到了0.2922的词错误率,可用于菲律宾语音频识别任务。
wav2vec2-base-vi - 基于wav2vec2的越南语自监督学习模型提升语音识别性能
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自监督学习语音识别越南语预训练模型
该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。
bert-base-swedish-cased-ner - BERT基础的瑞典语命名实体识别模型
ALBERTBERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型瑞典语言模型自然语言处理
bert-base-swedish-cased-ner是瑞典国家图书馆开发的瑞典语命名实体识别模型。该模型基于BERT架构,使用大规模瑞典语语料库训练,并在SUC 3.0数据集上微调。它可识别人名、地点、组织等实体类型,支持瑞典语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库调用此模型进行命名实体识别。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器
CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成
UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成,提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练,并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
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