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wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h

多领域预训练的大规模语音识别模型

模型Librispeech自监督学习Github语音识别机器学习开源项目HuggingfaceWav2Vec2

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。

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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
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wav2vec2-base-vietnamese-250h - wav2vec2提升越南语音识别精度
CTCGithubHuggingfacewav2vec2开源项目模型自动语音识别语音识别越南语
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w2v-bert-2.0 - 大规模多语言语音编码器
GithubHuggingfaceSeamless CommunicationTransformersW2v-BERT 2.0开源项目模型语音编码器预训练模型
W2v-BERT 2.0是一款开源的多语言语音编码器，基于Conformer架构设计。该模型包含6亿参数，在4.5百万小时的无标签音频数据上进行预训练，涵盖143种语言。作为Seamless系列的核心组件，W2v-BERT 2.0可应用于自动语音识别和音频分类等任务。该模型支持通过Hugging Face Transformers和Seamless Communication框架使用，为多语言语音处理研究提供了有力工具。
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。
wavlm-base-plus - Microsoft 全栈语音处理预训练模型
GithubHuggingfaceWavLM开源项目微软模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Base-Plus是Microsoft开发的预训练语音模型，致力于解决全栈语音处理任务。该模型在94,000小时的英语语音数据上进行自监督学习，采用改进的Transformer结构和话语混合训练策略。WavLM在SUPERB基准测试中表现优异，可应用于语音识别、音频分类等多种下游任务，为语音处理技术带来重要进展。这个预训练模型需要在特定任务上进行微调后才能使用，主要支持英语。值得注意的是，WavLM是基于音素而非字符预训练的，这一点在进行微调时需要特别注意。
distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型
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distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。
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
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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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