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data2vec-audio-base-960h

利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。

wav2vec2-large-xlsr-53-gender-recognition-librispeech - Wav2Vec2模型在Librispeech数据集上的音频性别识别应用
GithubHuggingfaceLibrispeechwav2vec2开源项目性别识别模型深度学习语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在Librispeech-clean-100数据集上微调的音频性别识别模型。模型在评估集上达到0.9993的F1分数,性能表现优异。项目提供了完整的推理代码,包括自定义数据集处理和批量音频处理功能。训练过程采用了Adam优化器和线性学习率调度等策略。该模型为音频性别识别任务提供了一个高效可靠的解决方案。
wavlm-libri-clean-100h-base-plus - WavLM微调模型在LibriSpeech数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目微调模型自然语言处理语音识别
本模型是基于microsoft/wavlm-base-plus在LibriSpeech ASR - CLEAN数据集上微调而来。经过3个epoch的训练,模型在评估集上达到0.0819的损失和6.83%的词错率。训练过程采用多GPU并行计算,使用Adam优化器和线性学习率调度器。模型的词错率从初始的100%显著降低至约7%,体现了其在语音识别任务上的卓越表现。模型基于Transformers 4.15.0.dev0和PyTorch 1.9.0+cu111框架,在8个GPU上进行分布式训练,并采用了Native AMP混合精度训练技术,有效提高了计算效率。
wav2vec2-large-nonverbalvocalization-classification - Nonverbal Vocalization分类的Wav2vec2模型扩展语音识别应用
GithubHuggingfacewav2vec2准确率声纹识别开源项目模型非语言发声音频分类
该模型利用Nonverbal Vocalization数据集,基于wav2vec2架构,进行非语言声带的分类。可识别诸如咬牙、咳嗽、打哈欠、哭泣等声音分类。Wav2vec2模型不仅提升了语音识别的准确性,还增强了在多语言及多声学场景中的应用。该模型支持简单的部署与系统集成,优化了语音交互的体验。
wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证
WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型,基于16kHz采样语音训练,使用960小时Librispeech数据集预训练,并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习,实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。
wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h - SEW-D架构语音识别模型实现性能与效率的优化平衡
GithubHuggingfaceLibriSpeechSEW-D开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型,在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率,同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率,可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务,为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
Distil-WhisperGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型模型压缩自动语音识别语音识别
distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
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-danish-npsc-nst - 基于XLS-R微调的高性能丹麦语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2丹麦语开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别模型
wav2vec2-large-danish-npsc-nst是一个针对丹麦语语音识别优化的模型,基于chcaa/xls-r-300m-danish进行微调。经过15轮训练,模型在评估集上表现出色,损失降至0.0587,词错误率仅为6.69%。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等先进技术,显著提升了模型性能。
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