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nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2

基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型

nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。

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。
nb-wav2vec2-300m-nynorsk - 挪威语新挪威语Wav2Vec2语音识别模型
GithubHuggingfaceNbAiLab/NPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型自动语音识别语言模型
nb-wav2vec2-300m-nynorsk是一个针对挪威语新挪威语的Wav2Vec2语音识别模型。该模型基于VoxRex特征提取器,使用NbAiLab/NPSC数据集进行微调,在NPSC测试集上达到了0.1222的词错误率(WER)和0.0419的字符错误率(CER)。作为Robust Speech Event项目的成果之一,模型及其训练代码已开源,为挪威自然语言处理社区提供了进一步改进自动语音识别技术的基础。
nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目
GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别
NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。
wav2vec2-large-danish-npsc-nst - 基于XLS-R微调的高性能丹麦语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2丹麦语开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别模型
wav2vec2-large-danish-npsc-nst是一个针对丹麦语语音识别优化的模型,基于chcaa/xls-r-300m-danish进行微调。经过15轮训练,模型在评估集上表现出色,损失降至0.0587,词错误率仅为6.69%。采用Adam优化器、线性学习率调度和混合精度训练等先进技术,显著提升了模型性能。
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。
nb-bert-base-ner - 挪威语BERT命名实体识别模型 适用NorNE数据集
BERTGithubHuggingfaceNorNE命名实体识别开源项目挪威语模型自然语言处理
nb-bert-base-ner是一个基于BERT的挪威语命名实体识别模型,通过NorNE数据集微调而成。此模型能够识别挪威语文本中的人名、地名等命名实体。开发者可借助Hugging Face的transformers库轻松集成和使用,项目还提供了简洁的示例代码,便于快速实现挪威语命名实体识别功能。
wav2vec2-large-xlsr-53-swedish - 基于Wav2Vec2的瑞典语语音识别模型 支持16kHz采样率
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型训练瑞典语语音识别
这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53在瑞典语数据集上微调的语音识别模型。模型在Common Voice瑞典语测试集上达到14.29% WER和4.93% CER的性能。它可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率音频。模型经过多阶段预训练和微调,为瑞典语自动语音识别任务提供了有效解决方案。
wav2vec2-xls-r-300m-cs-250 - 高性能捷克语语音识别模型 实现精准音频转文本
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目捷克语模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型,经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率,性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入,无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例,并详细记录了训练过程和评估指标。
norbert2_sentiment_test1 - 挪威评论情感分析:基于Norwegian Review Corpus的精确模型
GithubHuggingfacesentiment analysis开源项目情感分析挪威语模型模型训练评价指标
该模型旨在分析挪威语评论情感,利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发,基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感,准确率达83.57%。
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。
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