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wav2vec2-xls-r-300m-mixed

wav2vec2-xls-r-300m-mixed

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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