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wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h

多领域预训练的大规模语音识别模型

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-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。
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-base-superb-ks - 高效的关键词识别音频分类模型
GithubHuggingfaceSUPERBWav2Vec2关键词识别开源项目模型语音命令音频分类
Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。
hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
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。
wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别
GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类
项目采用Wav2vec 2.0架构,构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调,模型能准确预测0-100岁年龄段,并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出,并提供全面使用指南,为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-french - 法语语音识别模型实现自动语音文本转录
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR开源项目机器学习模型法语语音识别
该开源模型通过针对法语的深度训练,实现了法语语音到文本的自动转录功能。模型支持处理16kHz采样率的语音输入,在标准测试集上展现出较低的错误率。模型提供完整的使用示例和评估工具,可用于法语语音识别相关应用开发。
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。
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