stt_en_conformer_transducer_xlarge
Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力
Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数，专为英语自动语音识别设计，以较低的字错误率（WER）脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练，涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用，具备细化调优和批量处理功能，适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva，但其在英语语音处理方面表现卓越。
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