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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

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-large-xlsr-53-portuguese - XLSR-53微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型葡萄牙语语音识别
此语音识别模型通过在Common Voice 6.1数据集上微调XLSR-53模型,专门针对葡萄牙语优化。在测试中,模型表现优异,词错误率为11.31%,字符错误率为3.74%。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入,可独立使用或与语言模型结合以提升性能。项目还包含详细的使用说明和评估工具,方便研究者和开发者快速应用和测试。
alvocat-vocos-22khz - 高效的加泰罗尼亚语音频合成技术
CatalanGithubHuggingfaceVocos声码器声音合成开源项目模型语音合成
基于Vocos架构的加泰罗尼亚语音频合成器,通过80-bin Mel频谱生成高质量音频,与多种TTS模型兼容,专为从mel频谱到音频波形的转换而设计,训练于三种加泰罗尼亚语数据集,可作为hifi-gan的高效替代方案。
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。
mms-tts-cat - Facebook MMS项目推出加泰罗尼亚语文本转语音模型
GithubHuggingfaceMMSVITS加泰罗尼亚语多语言开源项目模型语音合成
该模型是Facebook Massively Multilingual Speech项目的加泰罗尼亚语文本转语音(TTS)模型。基于VITS架构,通过端到端训练实现高质量语音合成。模型结构包括后验编码器、解码器和条件先验,采用变分推理和对抗训练方法。研究人员可通过Transformers库便捷使用此模型生成加泰罗尼亚语语音。
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-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-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-english - XLSR-53微调的英语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自然语言处理语音识别
该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上,模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入,可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码,方便用户进行语音识别。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
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