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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。

wav2vec2-indonesian-javanese-sundanese - 印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2印尼语多语言开源项目模型自动语音识别语音识别
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-large-xlsr-53-dutch - XLSR-53模型在荷兰语语音识别上的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型荷兰语语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型,针对荷兰语语音识别任务进行微调的模型。通过使用Common Voice 6.1和CSS10数据集进行训练,该模型在Common Voice nl测试集上达到了15.72%的词错误率和5.35%的字符错误率。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入,可单独使用或与语言模型配合。项目详细说明了使用方法和评估流程,为荷兰语自动语音识别提供了一个有效的开源解决方案。
opus-mt-no-de - 挪威语至德语双向机器翻译模型 实现29.6 BLEU评分
GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align开源项目德语挪威语机器翻译模型
opus-mt-no-de是一个开源的挪威语-德语神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,支持从挪威语的两种书面变体(Nynorsk和Bokmål)到德语的转换。模型使用SentencePiece进行文本预处理,在Tatoeba评测集上取得29.6 BLEU分数。项目开源于2020年6月,提供完整的模型文件及测试数据。
notram - 挪威自然语言处理的突破性进展
GithubNorwegian Transformer Model开源项目自然语言处理语料库语言模型预训练模型
挪威国家图书馆主导开发的NoTraM项目为挪威语和北欧语言构建了基于transformer的先进语言模型。项目发布了规模可媲美英语数据集的挪威语语料库,涵盖报纸、书籍和政府文件等多种来源。此外,项目提供预训练模型、微调模型和语料库处理工具,为挪威语自然语言处理研究奠定了坚实基础。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
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。
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-xlsr-1b-finnish-lm-v2 - 芬兰语语音识别模型精调,提升语音转文字效果
GithubHuggingfacewav2vec2-xlsr-1b开源项目模型芬兰语训练数据语言模型语音识别
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2模型基于Facebook AI的多语言预训练模型,为芬兰语自动语音识别进行了优化,使用275.6小时的录音数据进行精调。模型在Common Voice 7.0和FLEURS ASR数据集的测试中取得了4.09%的词错误率(WER)和12.11%的WER。模型配有芬兰语KenLM语言模型用于解码,适合短语音片段处理。其在正式语境中的表现较佳,但普及日常口语和方言的能力有限。可通过训练自定义KenLM以适应特定领域语言。
wav2vec2-large-xlsr-53-polish - 基于XLSR-53的波兰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型波兰语自然语言处理语音识别
此模型基于wav2vec2-large-xlsr-53,在波兰语Common Voice数据集上进行微调。在测试集上达到14.21%词错率和3.49%字错率。模型支持16kHz采样率的波兰语语音输入,可用于自动语音识别任务。用户可使用HuggingSound库或自定义脚本轻松实现推理。
wav2vec2-large-xlsr-53 - 突破性多语言语音识别模型 适用低资源语言场景
GithubHuggingfaceWav2Vec2-XLSR-53多语言模型开源项目模型深度学习语音识别预训练模型
Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练,学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中,Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型,特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具,有助于推动低资源语言语音理解的进展。
wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
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