wav2vec2模型在多语言环境下的 创新语音识别解决方案
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目是一个通过深度学习技术进行语音识别的模型。该模型是基于Facebook提供的wav2vec2-xls-r-300m进行微调,并主要应用于三种语言的语音识别:马来语、新加坡式英语(Singlish)和普通话(Mandarin)。这个项目的目标是实现高效准确的多语言语音识别。
该模型使用了一台单个RTX 3090 Ti显卡完成了训练,显存为24GB。这种高效能的硬件配置由Mesolitica公司提供支持,以确保模型在训练过程中的高性能和高效率。
模型的评估数据集来自于Malaya Speech项目的预训练模型数据,具体的细节可以在其GitHub页面中找到。评估集中包含了来自马来语、Singlish和普通话的不同条目的录音,其具体数据条目数量分别为:
在混合语音的评估中,模型取得了以下表现:
接下来是分语言的详细评估结果:
总之,该模型通过整合语言模型和多语言训练集,在语音识别领域展示了出色的性能和鲁棒性。通过优化训练技术和硬件支持,wav2vec2-xls-r-300m-mixed模型为马来语、Singlish和普通话语音识别提供了一个强有力的解决方案。
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