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

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

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-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-large-es-voxpopuli - Wav2Vec2大型西班牙语语音识别模型基于VoxPopuli预训练

GithubHuggingfaceVoxPopuliWav2Vec2开源项目模型自动语音识别语音语料库预训练模型

Wav2Vec2-Large-VoxPopuli是一个基于Facebook Wav2Vec2技术的西班牙语语音识别模型。该模型利用VoxPopuli语料库中的无标签西班牙语音频数据进行预训练，能够有效学习语音结构。模型适用于自动语音识别任务，可通过微调提升特定领域性能。采用CC-BY-NC-4.0许可证，为语音处理研究和开发提供了有力工具。

wavlm-large - 微软WavLM：全栈语音处理的自监督预训练模型

GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型

WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型，针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架，引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置，提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练，WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能，为多种语音处理任务带来显著改进。

wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft - 利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力

GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自主学习自动语音识别语音识别跨语言

wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调，实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签，需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异，超过以往单一语言模型的效果。

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - Wav2Vec2模型在西班牙语语音识别中的表现

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自动语音识别西班牙语音频

项目在Common Voice ES测试集上测试了Wav2Vec2模型的性能，语音识别错误率为17.6%。此项目使用Facebook发布的模型，与Torchaudio结合进行数据预处理，实现了语音到文本的转化，展示了语音处理与自动语音识别领域的最新进展。

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。

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。

wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型

GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类

WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型，旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练，适用于语音识别和分类等任务，需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略，强调说话者身份保留和内容建模，在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现，但目标是提供全语言栈的统一表示。

hubert-large-ls960-ft - Facebook开发的HuBERT大型语音识别模型实现低错误率转录

GithubHuBERTHuggingfaceLibrispeech开源项目机器学习模型自监督学习语音识别

HuBERT-Large-LS960-FT是Facebook AI开发的大型语音识别模型，在960小时LibriSpeech数据集上微调。该模型处理16kHz采样语音，在LibriSpeech和Libri-light基准测试中表现优异，显著降低词错误率。采用自监督学习方法，结合声学和语言模型，为语音识别、生成和压缩提供强大表示学习能力。

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