wav2vec2-large-960h

大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能

Huggingface 模型深度学习语音识别 Librispeech Github 开源项目自然语言处理 Wav2Vec2

Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型，在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示，在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写，提供了详细使用示例。

文档

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-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别仅需少量标记数据

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

wav2vec2-large-960h-lv60-self - Wav2Vec2大规模语音识别模型实现低词错误率

GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型模型评估自训练语音识别

Wav2Vec2-large-960h-lv60-self是一个基于Wav2Vec2技术的大规模语音识别模型。该模型在960小时的Libri-Light和Librispeech数据集上进行预训练和微调，采用自训练方法。在LibriSpeech清晰测试集上，模型实现1.9%的词错误率，其他测试集上为3.9%。模型可直接用于音频转录，特别适合标记数据有限的语音识别任务。

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 - 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。

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-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。

wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型适用低资源语言场景

GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型

Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练，学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中，Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型，特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具，有助于推动低资源语言语音理解的进展。

wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用

ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别

这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型，采用旋转位置嵌入技术，在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异，'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入，适用于精确的语音转文本任务。

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型

GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别

该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调，专注于语音处理任务，损失函数为0.3327，字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术，适用于多种语音识别和处理场景。

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