XLS-R微调的希伯来语语音识别模型
该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构,通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率,展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。
wav2vec2-xls-r-300m-hebrew是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在希伯来语数据集上进行微调的自动语音识别模型。该项目通过两个阶段的训练,成功地将原始模型适应于希伯来语语音识别任务。
这个项目使用了两个非公开数据集进行训练:
小数据集:
大数据集:
训练分为两个阶段:
第一阶段:在小数据集上进行微调
第二阶段:在大数据集上进行进一步微调
经过两阶段训练后,该模型在不同数据集上的表现如下:
小数据集:
大数据集:
这个模型主要用于希伯来语的自动语音识别任务。它可以将希伯来语语音转换为文本,适用于各种语音识别应用场景。然而,由于训练数据的限制,模型在某些特定领域或口音的识别效果可能会有所不同。
wav2vec2-xls-r-300m-hebrew项目展示了如何通过微调大规模预训练模型来创建特定语言的语音识别系统。这种方法不仅提高了模型性能,还大大减少了训练所需的时间和资源。