#Wav2Vec2

项目在Common Voice数据集上微调了Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型，专注于加泰罗尼亚语的自动语音识别，达到8.11%的WER。支持直接使用无需语言模型的音频处理，并提供使用和评估的详细方法和代码示例。模型训练中处理内存问题的策略也有介绍。用户可考虑更新版本以获取更好的性能。

Wav2Vec2-large-960h-lv60-self是一个基于Wav2Vec2技术的大规模语音识别模型。该模型在960小时的Libri-Light和Librispeech数据集上进行预训练和微调，采用自训练方法。在LibriSpeech清晰测试集上，模型实现1.9%的词错误率，其他测试集上为3.9%。模型可直接用于音频转录，特别适合标记数据有限的语音识别任务。

本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别，得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库，并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。

使用简洁的代码示例来测试轻量级语音识别模型，展示如何利用Wav2Vec2ForCTC结合torchaudio进行验证。通过示例演示音频数据的加载、处理以及模型输出与损失的计算过程。适用于librispeech_asr简化版数据集，是理解语音识别模型基本原理的理想入门材料。

Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型，通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后，能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上，全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率；仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果；10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。

该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用世界语Common Voice数据集进行微调，开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER)，支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务，无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。

项目在Common Voice ES测试集上测试了Wav2Vec2模型的性能，语音识别错误率为17.6%。此项目使用Facebook发布的模型，与Torchaudio结合进行数据预处理，实现了语音到文本的转化，展示了语音处理与自动语音识别领域的最新进展。

该配置针对Wav2Vec2音频模型在Habana Gaudi处理器上的优化。它包含自定义AdamW实现、梯度裁剪和混合精度训练等功能，适用于单HPU和多HPU环境。通过Optimum Habana接口可进行模型加载、训练和推理，适合音频分类等任务。支持bf16混合精度训练，平衡性能和准确度。该配置文件不包含模型权重，仅提供GaudiConfig用于HPU上的运行设置。

Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务，具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频，采用Speech Commands数据集，通过Hugging Face的管道实现关键词检测，适应实时设备应用。

利用优化的Wav2Vec2模型，专注于印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别，数据来自Common Voice和TTS数据集，拥有较低字错误率并提供在线演示，工具无需语言模型，适合16kHz语音输入，帮助研究人员和开发者探索多语言识别技术。

wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。

这是一个针对泰语的开源语音识别模型，通过微调wav2vec2-large-xlsr-53并整合CommonVoice V8数据集实现。模型采用pythainlp进行预分词，结合语言模型显著提升性能。在CommonVoice V8测试集上，模型实现12.58%的词错率和3.28%的字符错率，较基准模型大幅提升。该项目代表了当前泰语语音识别领域的先进水平。

wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调，实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签，需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异，超过以往单一语言模型的效果。