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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
wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft - 基于Wav2Vec2的跨语言零样本音素识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2多语言模型开源项目模型语音识别跨语言识别音素识别
此模型在wav2vec2-large-xlsr-53预训练基础上，利用多语言Common Voice数据集微调，实现了多语言音素识别。通过将训练语言音素映射至目标语言，该模型采用简单有效的跨语言零样本学习方法。相比先前研究，此方法显著提升了性能，为多语言语音识别领域提供了一个简洁而强大的解决方案。
emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现
Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别
emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。
Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合
Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库
该项目集成了多种中文词向量模型，涵盖稠密和稀疏表示方法，以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包，便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务，为相关研究和开发工作提供了有力支持。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。
wav2vec2-xls-r-300m-timit-phoneme - 改进Wav2Vec2的音素识别性能的开源AI模型
DARPA TIMITGithubHuggingFaceHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目模型自动语音识别语音识别
该项目在DARPA TIMIT数据集上微调了Wav2Vec2模型，提升音素识别的精确度，展示从音频到文本的自动识别过程。使用HuggingFace的pipeline，实现了端到端处理。测试集上的字符错误率为7.996%。项目特色包括自定义音素预测方法和现代AI工具优化，有助于提高语音处理技术效率。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens，在单张3090显卡上运行60多小时，成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
text2vec-base-chinese-paraphrase - 中文语义匹配模型实现句子和段落的向量表示
CoSENTGithubHuggingfaceernie-3.0-base-zhtext2vec句子嵌入开源项目模型语义匹配
text2vec-base-chinese-paraphrase模型采用CoSENT方法训练，将句子映射至768维向量空间。该模型在中文自然语言推理测试中表现出色，适用于句子嵌入、文本匹配和语义搜索等任务。它基于ERNIE 3.0模型微调，使用精选中文STS数据集训练，尤其擅长句子与段落间的语义匹配。模型支持最大256个token的输入，为中文文本处理提供了高效的语义表示工具。
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。
hubert-large-ls960-ft - Facebook开发的HuBERT大型语音识别模型实现低错误率转录
GithubHuBERTHuggingfaceLibrispeech开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
HuBERT-Large-LS960-FT是Facebook AI开发的大型语音识别模型，在960小时LibriSpeech数据集上微调。该模型处理16kHz采样语音，在LibriSpeech和Libri-light基准测试中表现优异，显著降低词错误率。采用自监督学习方法，结合声学和语言模型，为语音识别、生成和压缩提供强大表示学习能力。
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