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wav2vec2-large-960h-lv60-self

Wav2Vec2大规模语音识别模型实现低词错误率

Wav2Vec2-large-960h-lv60-self是一个基于Wav2Vec2技术的大规模语音识别模型。该模型在960小时的Libri-Light和Librispeech数据集上进行预训练和微调,采用自训练方法。在LibriSpeech清晰测试集上,模型实现1.9%的词错误率,其他测试集上为3.9%。模型可直接用于音频转录,特别适合标记数据有限的语音识别任务。

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-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
Common VoiceEsperantoGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR开源项目模型语音识别
该项目基于wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用世界语Common Voice数据集进行微调,开发了一个世界语语音识别模型。模型在测试集上实现12.31%的词错误率(WER),支持16kHz采样率的语音输入。它可直接应用于语音识别任务,无需额外语言模型。项目详细介绍了模型的使用方法和评估过程。
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。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
wavlm-libri-clean-100h-base-plus - WavLM微调模型在LibriSpeech数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目微调模型自然语言处理语音识别
本模型是基于microsoft/wavlm-base-plus在LibriSpeech ASR - CLEAN数据集上微调而来。经过3个epoch的训练,模型在评估集上达到0.0819的损失和6.83%的词错率。训练过程采用多GPU并行计算,使用Adam优化器和线性学习率调度器。模型的词错率从初始的100%显著降低至约7%,体现了其在语音识别任务上的卓越表现。模型基于Transformers 4.15.0.dev0和PyTorch 1.9.0+cu111框架,在8个GPU上进行分布式训练,并采用了Native AMP混合精度训练技术,有效提高了计算效率。
wav2vec2-xls-r-300m-phoneme - 微调后的Facebook语音处理模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m开源项目梯度累积模型模型训练训练超参数语音识别
该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调,专注于语音处理任务,损失函数为0.3327,字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术,适用于多种语音识别和处理场景。
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。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型,旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练,适用于语音识别和分类等任务,需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略,强调说话者身份保留和内容建模,在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现,但目标是提供全语言栈的统一表示。
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。
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