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wav2vec2-large-xlsr-53-finnish

基于XLSR-53的芬兰语自动语音识别模型

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。

nb-wav2vec2-300m-nynorsk - 挪威语新挪威语Wav2Vec2语音识别模型
GithubHuggingfaceNbAiLab/NPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型自动语音识别语言模型
nb-wav2vec2-300m-nynorsk是一个针对挪威语新挪威语的Wav2Vec2语音识别模型。该模型基于VoxRex特征提取器,使用NbAiLab/NPSC数据集进行微调,在NPSC测试集上达到了0.1222的词错误率(WER)和0.0419的字符错误率(CER)。作为Robust Speech Event项目的成果之一,模型及其训练代码已开源,为挪威自然语言处理社区提供了进一步改进自动语音识别技术的基础。
wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
wav2vec2-xlsr-greek-speech-emotion-recognition - 基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型
AutoConfigGithubHuggingfaceWav2Vec 2.0希腊语开源项目模型深度学习语音情感识别
这是一个基于Wav2Vec 2.0的希腊语语音情感识别模型,支持愤怒、厌恶、恐惧、快乐和悲伤五种情绪的识别,准确率达91%。项目提供Python接口,便于集成开发。该模型适用于希腊语语音情感分析研究及应用开发。
wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition - 微调Wav2Vec 2.0实现高精度语音情感识别
GithubHuggingfaceRAVDESS数据集Wav2Vec 2.0开源项目微调模型深度学习语音情感识别
项目利用微调技术优化wav2vec2-large-xlsr-53-english模型,在RAVDESS数据集上训练出准确率达82.23%的语音情感识别系统。该模型可辨别8种情感状态,包括愤怒、平静和厌恶等。这一成果为语音情感分析、人机交互和情感计算领域的研究提供了新的思路和实践参考。
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。
wav2vec2-base-960h - Facebook开发的高效语音识别模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-base-960h是Facebook开发的语音识别模型,基于960小时LibriSpeech数据集训练。在LibriSpeech clean/other测试集上,词错误率分别为3.4%和8.6%。模型可从原始音频学习表征,仅需1小时标记数据即可超越现有方法,展示了低资源语音识别的潜力。
wav2vec2-large-xlsr-53-gender-recognition-librispeech - Wav2Vec2模型在Librispeech数据集上的音频性别识别应用
GithubHuggingfaceLibrispeechwav2vec2开源项目性别识别模型深度学习语音识别
这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在Librispeech-clean-100数据集上微调的音频性别识别模型。模型在评估集上达到0.9993的F1分数,性能表现优异。项目提供了完整的推理代码,包括自定义数据集处理和批量音频处理功能。训练过程采用了Adam优化器和线性学习率调度等策略。该模型为音频性别识别任务提供了一个高效可靠的解决方案。
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。
whisper-small-fa - Whisper-small-fa模型在Common Voice数据集上的语音识别性能
GithubHuggingfaceTransformers开源项目数据集模型模型评估训练超参数语音识别
Whisper-small-fa是一个基于openai/whisper-small模型在common_voice_17_0数据集上微调的版本,旨在实现高效的自动语音识别。测试集结果显示,该模型的词错误率(WER)为35.4973,体现了其在语音识别中的良好表现。模型训练中应用了Adam优化器、线性学习率调度器及混合精度技术,从而提高了训练的效率和精确度。
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
项目应用wav2vec2技术实现越南语的自动语音识别。模型在13000小时的未标注YouTube音频上预训练,并在250小时的VLSP ASR数据集上进行微调,支持16kHz采样音频。结合4-grams语言模型,显著提高了语音识别的准确性,降低了VIVOS数据集的词错误率,从10.77降至6.15。项目使用CC BY-NC 4.0授权,适用于非商业用途。
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