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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-large-es-voxpopuli - Wav2Vec2大型西班牙语语音识别模型基于VoxPopuli预训练
GithubHuggingfaceVoxPopuliWav2Vec2开源项目模型自动语音识别语音语料库预训练模型
Wav2Vec2-Large-VoxPopuli是一个基于Facebook Wav2Vec2技术的西班牙语语音识别模型。该模型利用VoxPopuli语料库中的无标签西班牙语音频数据进行预训练,能够有效学习语音结构。模型适用于自动语音识别任务,可通过微调提升特定领域性能。采用CC-BY-NC-4.0许可证,为语音处理研究和开发提供了有力工具。
wav2vec2-large-nonverbalvocalization-classification - Nonverbal Vocalization分类的Wav2vec2模型扩展语音识别应用
GithubHuggingfacewav2vec2准确率声纹识别开源项目模型非语言发声音频分类
该模型利用Nonverbal Vocalization数据集,基于wav2vec2架构,进行非语言声带的分类。可识别诸如咬牙、咳嗽、打哈欠、哭泣等声音分类。Wav2vec2模型不仅提升了语音识别的准确性,还增强了在多语言及多声学场景中的应用。该模型支持简单的部署与系统集成,优化了语音交互的体验。
wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示,在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写,提供了详细使用示例。
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-xls-r-300m - Facebook开发的大规模多语言预训练语音模型
GithubHuggingfaceXLS-Rwav2vec 2.0多语言模型开源项目模型语音识别预训练模型
wav2vec2-xls-r-300m是Facebook AI研发的大规模多语言预训练语音模型。该模型在436,000小时的未标记语音数据上预训练,涵盖128种语言,采用wav2vec 2.0目标函数,拥有3亿参数。它可应用于自动语音识别、翻译和分类等任务,在CoVoST-2语音翻译基准测试中显著提升了性能。
wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy - 基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目损失率模型模型优化自动语音识别训练参数
此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
nbailab-base-ner-scandi - 斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型
GithubHuggingfaceScandiNER北欧语言命名实体识别开源项目数据集模型模型性能
这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本,适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别(NER)。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集,模型可以提供高精度的NER结果,并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现,以及4.16样本/秒的处理速度表现出色,同时模型体积合理,带来好的准确性和效率平衡。
wav2vec2-large-xlsr-53-th - 基于Common Voice数据集微调的泰语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型泰语自然语言处理语音识别
该项目提供了一个基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的泰语语音识别模型。模型使用Common Voice 7.0数据集进行微调,在测试集上实现了13.63%的词错率和2.81%的字符错率。项目详细介绍了数据预处理、模型训练和评估流程,并与主流商业API进行了性能对比。此模型可用于开发泰语语音转文本应用,为泰语自然语言处理研究提供了有价值的资源。
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