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PhoWhisper-large

越南语自动语音识别模型PhoWhisper

PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统,提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练,适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异,项目论文已被ICLR 2024收录。

wav2vec2-base-vi - 基于wav2vec2的越南语自监督学习模型提升语音识别性能
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自监督学习语音识别越南语预训练模型
该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
whisper-large-v3 - 突破性多语言语音识别与翻译模型
GithubHuggingfaceOpenAIWhisper多语言开源项目模型语音翻译语音识别
Whisper large-v3是OpenAI开发的新一代语音识别和翻译模型,支持100多种语言。相比前代模型,它采用128个梅尔频率通道并新增粤语语言标记,将各语言错误率降低10-20%。模型可用于语音转录和翻译任务,易于集成应用。Whisper large-v3展现出卓越的泛化能力,为语音识别技术带来重大进展。
wav2vec2-base-vietnamese-250h - wav2vec2提升越南语音识别精度
CTCGithubHuggingfacewav2vec2开源项目模型自动语音识别语音识别越南语
项目应用wav2vec2技术实现越南语的自动语音识别。模型在13000小时的未标注YouTube音频上预训练,并在250小时的VLSP ASR数据集上进行微调,支持16kHz采样音频。结合4-grams语言模型,显著提高了语音识别的准确性,降低了VIVOS数据集的词错误率,从10.77降至6.15。项目使用CC BY-NC 4.0授权,适用于非商业用途。
whisper-large-v3-turbo - 精简版Whisper语音识别系统的突破性进展
GithubHuggingfaceWhisper多语言开源项目模型模型蒸馏自动语音识别语音识别
Whisper large-v3-turbo通过模型蒸馏技术对原版Whisper进行优化,将解码层从32减少到4层,在仅造成轻微性能损失的情况下显著提升了处理速度。该模型继承了Whisper优秀的多语言处理能力,支持超过100种语言的语音识别和翻译任务,能够适应不同场景的音频输入。基于高效的架构设计,此模型在降低计算资源需求的同时保持了稳定的识别准确率。
phobert-base - 突破性的越南语预训练语言模型
GithubHuggingfacePhoBERTRoBERTa开源项目模型自然语言处理语言模型越南语
PhoBERT作为针对越南语开发的预训练语言模型,提供base和large两个版本。该模型基于RoBERTa框架,优化了BERT的预训练方法。在词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理等多个越南语NLP任务中,PhoBERT均实现了性能突破,超越了现有的单语言和多语言模型。这一创新为越南语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
phobert-base-v2 - 为越南语开发的高性能预训练语言模型
GithubHuggingfacePhoBERT开源项目模型自然语言处理语言模型越南语预训练模型
phobert-base-v2是一个专为越南语设计的预训练语言模型。该模型基于RoBERTa架构,使用20GB维基百科和新闻文本以及120GB OSCAR-2301文本进行训练。在词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理等多项越南语自然语言处理任务中,phobert-base-v2展现出卓越性能。模型可通过Hugging Face transformers库轻松调用,最大支持256个token输入。
nb-whisper-large-beta - 挪威国家图书馆开发的多语言语音识别模型NB-Whisper
GithubHuggingfaceNB-Whisper人工智能开源项目挪威语机器学习模型语音识别
NB-Whisper是挪威国家图书馆开发的自动语音识别和语音翻译模型系列。基于OpenAI的Whisper架构,使用20,000小时标注数据训练,支持挪威语、挪威博克马尔语、挪威尼诺斯克语和英语。该模型能将口语转换为语法正确的书面语句,目前处于公开测试阶段,提供从tiny到large共5种规模可供选择。NB-Whisper在挪威语语音识别领域达到了最先进水平,但仍存在幻觉和丢失部分转录内容的问题。
PhoBERT - 为越南语自然语言处理带来革新
GithubPhoBERTtransformers开源项目自然语言处理越南语预训练语言模型
PhoBERT是首个针对越南语的大规模预训练语言模型,基于RoBERTa架构开发。该模型在多项越南自然语言处理任务中展现出卓越性能,包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理。PhoBERT提供base和large两种版本,可通过transformers和fairseq库轻松集成使用,为越南语自然语言处理研究和应用开辟了新的可能。
phobert-large - 越南语PhoBERT模型优化实现多项NLP任务性能突破
GithubHuggingfacePhoBERTRoBERTa开源项目模型自然语言处理语言模型越南语处理
PhoBERT是首个公开的大规模越南语单语预训练模型,基于RoBERTa优化BERT,超越以往多语言和单语方法,显著提升词类标注、依赖解析、命名实体识别和自然语言推理等越南语NLP任务效果。
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