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wav2vec2-large-danish-npsc-nst

基于XLS-R微调的高性能丹麦语语音识别模型

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。

wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案
GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
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-xls-r-1b-portuguese - XLS-R 1B微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目模型葡萄牙语语音识别
该项目基于XLS-R 1B模型微调,专注于葡萄牙语语音识别。模型在Common Voice 8.0等多个数据集上训练,测试集词错误率达8.7%。支持16kHz采样率语音输入,可通过HuggingSound库或自定义脚本使用。项目为葡萄牙语语音识别研究和应用提供了实用工具。
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-xls-r-1b - 大规模多语言语音预训练模型支持128种语言处理
GithubHuggingfaceXLS-R多语言模型开源项目模型语音处理语音识别预训练
Wav2Vec2-XLS-R-1B是Facebook AI开发的大规模多语言语音预训练模型,拥有10亿参数。该模型在436K小时的公开语音数据上训练,涵盖128种语言。在CoVoST-2语音翻译基准测试中平均提升7.4 BLEU分,BABEL等语音识别任务错误率降低20%-33%。适用于语音识别、翻译和分类等任务,需要16kHz采样率的语音输入进行微调。
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
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-large-xlsr-53-finnish - 基于XLSR-53的芬兰语自动语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型芬兰语语音识别
该模型是在wav2vec2-large-xlsr-53基础上微调的芬兰语语音识别系统。它利用Common Voice和CSS10数据集训练,支持16kHz采样率输入。无需额外语言模型,可直接用于芬兰语语音转文本。在Common Voice测试集上,词错率41.6%,字符错率8.23%。项目提供了使用指南和评估方法,适合芬兰语语音识别应用。
wav2vec2-large-xlsr-53-greek - 基于wav2vec2的希腊语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53希腊语开源项目模型语音识别
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53微调的希腊语语音识别模型,在Common Voice和CSS10数据集上训练。模型可直接使用,无需额外语言模型,适用于16kHz采样率的语音输入。在Common Voice希腊语测试集上,该模型实现了11.62%的词错误率和3.36%的字符错误率。模型提供简单的使用方法,为希腊语自动语音识别提供了有效解决方案。
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