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chinese_speech_pretrain

中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现

语音预训练模型中文语音识别wav2vec 2.0HuBERTWenetSpeechGithub开源项目

chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。

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介绍相关项目
hubert-large-ll60k - Facebook推出革新性语音表示学习模型
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示学习语音识别预训练模型
HuBERT是Facebook开发的自监督语音表示学习模型，专为语音识别、生成和压缩而设计。该模型采用离线聚类和BERT式预测损失，有效解决了语音学习中的多单元输入、无预训练词典和可变长度分段等问题。在LibriSpeech和Libri-light基准测试中，HuBERT展现出优异性能，特别是在challenging的dev-other和test-other子集上，相对词错误率(WER)分别降低了19%和13%。HuBERT的核心优势在于其依赖无监督聚类步骤的一致性，而非聚类标签的质量，为语音AI领域带来了新的研究方向。
hubert-base-ch-speech-emotion-recognition - 中文情感音频识别模型，使用CASIA数据集及HuBERT预训练
CASIA数据集GithubHuggingfacehubert-base-ch-speech-emotion-recognition开源项目情感识别模型音频分类高准确率
项目采用TencentGameMate/chinese-hubert-base模型，在CASIA数据集上进行训练，实现情感识别。CASIA数据集包括6种情感的1200个样本，优化了训练参数，如AdamW优化器和Step_LR学习率调度。模型在测试集上的准确率为97.2%，适用于多种情感分析应用场景。
text2vec-large-chinese - 中文大规模句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMacBERTtext2vectransformers句子相似度开源项目模型特征提取
基于text2vec衍生的中文模型，采用LERT替代MacBERT，提高句子相似性和特征提取效率。支持onnxruntime，发布于2024年6月25日。
wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft - Wav2Vec2 Conformer模型在Librispeech数据集上的语音识别应用
ConformerGithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型，采用旋转位置嵌入技术，在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异，'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入，适用于精确的语音转文本任务。
chinese-bert-wwm - 基于全词掩码技术的中文自然语言处理模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目机器学习模型预训练模型
chinese-bert-wwm 是一个采用全词掩码技术的中文 BERT 预训练模型。该模型由哈工大讯飞联合实验室（HFL）开发，基于 Google BERT 架构，通过全词掩码方式优化中文语言理解能力。模型支持文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务，是 MacBERT、ELECTRA 等中文预训练模型系列的重要组成部分。
chinese-roberta-wwm-ext-large - 中文自然语言处理的全词掩码预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目模型知识蒸馏预训练模型
中文BERT全词掩码预训练模型加速中文自然语言处理，提升精准语义理解。基于Google BERT并结合全词掩码策略，其在文本分类、情感分析以及问答系统等多种NLP应用中表现优异，是探索中文语言理解的有力工具。
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-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。
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。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型，使用CLUECorpusSmall数据集进行训练，效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练，并支持多模态框架，参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节，便于结果复现，着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
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