wav2vec2-xls-r-300m-mixed

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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。

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项目简介

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。

微调详情

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。

评估集细节

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:

  • 马来语:765条
  • Singlish:3579条
  • 普通话:614条

模型评估结果

在混合语音的评估中,模型取得了以下表现:

  • 字错误率(CER):0.0481
  • 词错误率(WER):0.1322
  • 使用语言模型后的CER:0.0412
  • 使用语言模型后的WER:0.0988

接下来是分语言的详细评估结果:

马来语评估

  • 字错误率(CER):0.0516
  • 词错误率(WER):0.1956
  • 使用语言模型后的CER:0.0392
  • 使用语言模型后的WER:0.1271

Singlish评估

  • 字错误率(CER):0.0495
  • 词错误率(WER):0.1276
  • 使用语言模型后的CER:0.0427
  • 使用语言模型后的WER:0.0968

普通话评估

  • 字错误率(CER):0.0356
  • 词错误率(WER):0.0799
  • 使用语言模型后的CER:0.0349
  • 使用语言模型后的WER:0.0754

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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