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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-hebrew - XLS-R微调的希伯来语语音识别模型
GithubHebrewHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目微调模型语音识别
该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构,通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率,展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。
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-large-xlsr-53-spanish - Wav2Vec2模型在西班牙语语音识别中的表现
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自动语音识别西班牙语音频
项目在Common Voice ES测试集上测试了Wav2Vec2模型的性能,语音识别错误率为17.6%。此项目使用Facebook发布的模型,与Torchaudio结合进行数据预处理,实现了语音到文本的转化,展示了语音处理与自动语音识别领域的最新进展。
wav2vec2-large-xlsr-53-spanish - 基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型西班牙语语音识别
此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53,在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率,可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本,便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率,无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法,有助于研究人员和开发者快速集成和测试。
wav2vec2-large-xlsr-53-romanian - 基于XLSR-53的罗马尼亚语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型模型微调罗马尼亚语语音识别
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过Common Voice罗马尼亚语数据集进行微调,创建了一个专门用于罗马尼亚语的语音识别模型。在Common Voice罗马尼亚语测试集上,模型达到了24.84%的词错误率。适用于16kHz采样的罗马尼亚语音输入,无需额外语言模型即可使用。项目还提供了完整的使用说明和评估代码,便于研究者和开发者快速应用和验证。
wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic - XLSR-53模型在阿拉伯语语音识别中的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型自动语音识别阿拉伯语
该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。
Wav2Vec2-Large-XLSR-53-catalan - 加泰罗尼亚语自动语音识别模型性能表现
CatalanCommon VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型训练语音识别
项目在Common Voice数据集上微调了Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型,专注于加泰罗尼亚语的自动语音识别,达到8.11%的WER。支持直接使用无需语言模型的音频处理,并提供使用和评估的详细方法和代码示例。模型训练中处理内存问题的策略也有介绍。用户可考虑更新版本以获取更好的性能。
wav2vec2-base-vi - 基于wav2vec2的越南语自监督学习模型提升语音识别性能
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自监督学习语音识别越南语预训练模型
该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
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