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filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official

基于XLS-R的菲律宾语语音识别模型

这是一个针对菲律宾语的语音识别模型,通过在filipino_voice数据集上微调wav2vec2-xls-r-300m实现。经过30轮训练后,模型在测试集上达到了0.2922的词错误率,可用于菲律宾语音频识别任务。

wav2vec2-base - Facebook开发的语音表征学习模型实现低资源语音识别
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自监督学习语音识别语音预训练
Wav2Vec2-Base是Facebook开发的语音预训练模型,基于16kHz采样语音音频。该模型通过掩蔽输入语音的潜在空间和解决对比学习任务,学习语音表征。在LibriSpeech基准测试中,即使只使用少量标注数据,也能取得优异成绩,证明了低资源语音识别的可行性。研究人员可以利用此模型进行微调,应用于不同的语音识别任务。
wav2vec2-large-xlsr-53-gender-recognition-librispeech - Wav2Vec2模型在Librispeech数据集上的音频性别识别应用
GithubHuggingfaceLibrispeechwav2vec2开源项目性别识别模型深度学习语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在Librispeech-clean-100数据集上微调的音频性别识别模型。模型在评估集上达到0.9993的F1分数,性能表现优异。项目提供了完整的推理代码,包括自定义数据集处理和批量音频处理功能。训练过程采用了Adam优化器和线性学习率调度等策略。该模型为音频性别识别任务提供了一个高效可靠的解决方案。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal - 基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型实现高精度转录
GithubHugging FaceHuggingfaceNPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型语音识别
nb-wav2vec2-1b-bokmaal是一个基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型,在NPSC测试集上达到6.33%词错误率和2.48%字符错误率。该模型由NbAiLab团队使用挪威议会语音语料库(NPSC)训练,并开源了完整代码和参数配置,便于研究者复现和优化。模型在Hugging Face平台发布,支持挪威语自动语音识别任务。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
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。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
wav2vec2-xlsr-persian-speech-emotion-recognition - Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型
GithubHuggingfaceShEMOWav2Vec 2.0开源项目模型波斯语自动语音识别语音情感识别
该项目开发的Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型能够识别六种基本情绪。模型在ShEMO数据集上训练,总体准确率达90%。项目提供了完整的使用说明,包括环境配置、模型加载和预测示例代码。同时还展示了模型在各情绪类别上的性能指标,如精确率、召回率和F1分数等。
wav2vec2-xlsr-53-russian-emotion-recognition - 俄语语音情感识别工具
GithubHuggingfaceXLS-R Wav2Vec2俄语情感识别开源项目情感分类情感识别模型音频分类
本项目应用XLS-R Wav2Vec2模型进行俄语语音的情感识别,准确率为72%。通过多种情感分类标签,模型可识别愤怒、厌恶、兴奋、恐惧、快乐、中立及悲伤等情感。项目采用MIT许可证,使用Russian Emotional Speech Dialogs数据集,适合对情感识别技术有深入理解和应用需要的用户。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型,采用旋转位置嵌入技术,在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异,'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入,适用于精确的语音转文本任务。
wav2vec2-large-voxrex-swedish - 基于Wav2vec 2.0的瑞典语语音识别模型实现低错误率
Common VoiceGithubHuggingfaceVoxRexWav2vec 2.0开源项目模型瑞典语语音识别
该项目提供了一个基于Wav2vec 2.0 large VoxRex模型微调的瑞典语语音识别模型。模型使用瑞典广播、NST和Common Voice数据集进行训练,在Common Voice测试集上达到8.49%的词错误率,在NST和Common Voice混合测试集上仅为2.5%。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接使用无需额外语言模型。项目还包含详细的使用说明和性能对比分析。
wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
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