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wav2vec2-lv-60-espeak-cv-ft

利用微调的wav2vec2模型提升多语言语音和语素识别能力

wav2vec2-large-lv60模型经过多语言Common Voice数据集微调,实现跨语言语音与语素识别。模型在16kHz采样率的语音输入下输出语素标签,需使用语素到单词的映射字典进行转换。该方法在未见语言的转录中表现优异,超过以往单一语言模型的效果。

wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上,使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上,其词错误率(WER)为81.80%,字符错误率(CER)为20.16%,优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本,无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech - 基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
FTSpeechGithubHuggingfaceXLS-R-300mwav2vec2丹麦语开源项目模型语音识别
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-dutch - XLSR-53模型在荷兰语语音识别上的应用与性能
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型荷兰语语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型,针对荷兰语语音识别任务进行微调的模型。通过使用Common Voice 6.1和CSS10数据集进行训练,该模型在Common Voice nl测试集上达到了15.72%的词错误率和5.35%的字符错误率。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入,可单独使用或与语言模型配合。项目详细说明了使用方法和评估流程,为荷兰语自动语音识别提供了一个有效的开源解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-th-cv8-newmm - 基于wav2vec2的泰语语音识别模型整合CommonVoice V8数据集实现性能突破
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目机器学习模型模型泰语语音识别语音转文本
这是一个针对泰语的开源语音识别模型,通过微调wav2vec2-large-xlsr-53并整合CommonVoice V8数据集实现。模型采用pythainlp进行预分词,结合语言模型显著提升性能。在CommonVoice V8测试集上,模型实现12.58%的词错率和3.28%的字符错率,较基准模型大幅提升。该项目代表了当前泰语语音识别领域的先进水平。
wav2vec2-base-superb-er - 基于Wav2Vec2的语音情感识别模型实现高精度声学特征提取
GithubHuggingfaceIEMOCAPSUPERBWav2Vec2开源项目情感识别模型语音识别
wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征,识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后,模型能识别4种主要情感类别,测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式,便于快速部署语音情感分析应用。
wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型:Wav2Vec 2.0的微调应用
GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别
此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调,模型能够识别7种基本情绪。在评估集上,模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性,可应用于语音交互系统和情感计算研究。
wav2vec2-large-xlsr-53-finnish - 基于XLSR-53的芬兰语自动语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型芬兰语语音识别
该模型是在wav2vec2-large-xlsr-53基础上微调的芬兰语语音识别系统。它利用Common Voice和CSS10数据集训练,支持16kHz采样率输入。无需额外语言模型,可直接用于芬兰语语音转文本。在Common Voice测试集上,词错率41.6%,字符错率8.23%。项目提供了使用指南和评估方法,适合芬兰语语音识别应用。
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。
wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm - 基于先进技术的加泰罗尼亚语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-1b-ca-lm开源项目数据集模型模型评估自动语音识别训练过程
此模型是在facebook/wav2vec2-xls-r-300m的基础上微调的,专注于加泰罗尼亚语自动语音识别。通过使用Mozilla Common Voice 8.0及其他数据集进行优化训练,该模型在加泰罗尼亚口音识别上展现出高效性能。适用于需要精准语音识别的场景,尽管资源稀缺的方言可能效果较差。模型精度得益于优化后的学习率和批量大小,是语音识别技术发展的重要里程碑。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
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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