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wav2vec2-large-xlsr-53-greek

基于wav2vec2的希腊语语音识别模型

这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53微调的希腊语语音识别模型,在Common Voice和CSS10数据集上训练。模型可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率的语音输入。在Common Voice希腊语测试集上,该模型实现了11.62%的词错误率和3.36%的字符错误率。模型提供简单的使用方法,为希腊语自动语音识别提供了有效解决方案。

项目介绍

本项目是一个针对希腊语语音识别的模型,名为"wav2vec2-large-xlsr-53-greek"。该模型是在Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53预训练模型基础上,使用希腊语语音数据进行微调得到的。

模型特点

  • 基于xlsr-53大型模型
  • 专门针对希腊语进行了优化
  • 支持16kHz采样率的语音输入
  • 无需语言模型即可直接使用
  • 在希腊语Common Voice测试集上取得了较好的性能

训练数据

模型使用了以下数据集进行微调:

  • Common Voice 6.1数据集的希腊语部分
  • CSS10希腊语语音数据集

训练过程使用了OVHcloud慷慨提供的GPU资源。

使用方法

该模型可以很方便地集成到现有的语音识别pipeline中。用户可以通过HuggingSound库或者自己编写推理脚本来使用该模型。模型会将输入的音频转换为对应的文本输出。

模型评估

在Common Voice希腊语测试集上,该模型取得了11.62%的词错误率(WER)和3.36%的字符错误率(CER)。相比其他同类模型,本模型的性能表现较为出色。

应用场景

该模型可广泛应用于希腊语语音识别相关的任务,如:

  • 语音转写
  • 语音助手
  • 字幕生成
  • 语音交互系统

等。它为希腊语语音应用的开发提供了良好的基础。

总结

wav2vec2-large-xlsr-53-greek是一个专门针对希腊语优化的语音识别模型,具有较高的准确率和易用性。它为希腊语语音技术的发展和应用提供了有力支持。

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