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wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian

基于XLSR-53微调的匈牙利语语音识别模型

该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在匈牙利语语音数据上微调而来,在Common Voice测试集上实现31.40%的词错误率和6.20%的字符错误率,性能优于同类模型。支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可使用。开发者可通过HuggingSound库或自定义脚本轻松集成该模型,实现匈牙利语语音识别功能。

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-polish - 基于XLSR-53的波兰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型波兰语自然语言处理语音识别
此模型基于wav2vec2-large-xlsr-53,在波兰语Common Voice数据集上进行微调。在测试集上达到14.21%词错率和3.49%字错率。模型支持16kHz采样率的波兰语语音输入,可用于自动语音识别任务。用户可使用HuggingSound库或自定义脚本轻松实现推理。
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-large-xlsr-53-portuguese - XLSR-53微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型葡萄牙语语音识别
此语音识别模型通过在Common Voice 6.1数据集上微调XLSR-53模型,专门针对葡萄牙语优化。在测试中,模型表现优异,词错误率为11.31%,字符错误率为3.74%。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入,可独立使用或与语言模型结合以提升性能。项目还包含详细的使用说明和评估工具,方便研究者和开发者快速应用和测试。
wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型 实现精准音频转文本
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型,经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率,性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例,并详细记录了训练过程和评估指标。
wav2vec2-large-xlsr-53-greek - 基于wav2vec2的希腊语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53希腊语开源项目模型语音识别
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-romanian - 基于XLSR-53的罗马尼亚语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型微调罗马尼亚语语音识别
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过Common Voice罗马尼亚语数据集进行微调,创建了一个专门用于罗马尼亚语的语音识别模型。在Common Voice罗马尼亚语测试集上,模型达到了24.84%的词错误率。适用于16kHz采样的罗马尼亚语音输入,无需额外语言模型即可使用。项目还提供了完整的使用说明和评估代码,便于研究者和开发者快速应用和验证。
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-xls-r-300m-cv7-turkish - 基于Wav2vec2优化的土耳其语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m土耳其语开源项目机器学习模型模型语音识别
该模型是在wav2vec2-xls-r-300m基础上针对土耳其语优化的自动语音识别系统。通过Common Voice 7和MediaSpeech数据集训练,结合N-gram语言模型,在Common Voice 7测试集上实现8.62%词错误率和2.26%字符错误率。模型为土耳其语语音识别提供了高效可靠的开源解决方案,适用于多种语音识别场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别
此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53,在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率,可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本,便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率,无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法,有助于研究人员和开发者快速集成和测试。
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