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适用于多语音任务的自监督预训练模型

LibriSpeechWavLM音频分类自监督学习语音识别模型Github开源项目Huggingface

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。

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介绍相关项目
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
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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
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wav2vec2-large-nonverbalvocalization-classification - Nonverbal Vocalization分类的Wav2vec2模型扩展语音识别应用
GithubHuggingfacewav2vec2准确率声纹识别开源项目模型非语言发声音频分类
该模型利用Nonverbal Vocalization数据集，基于wav2vec2架构，进行非语言声带的分类。可识别诸如咬牙、咳嗽、打哈欠、哭泣等声音分类。Wav2vec2模型不仅提升了语音识别的准确性，还增强了在多语言及多声学场景中的应用。该模型支持简单的部署与系统集成，优化了语音交互的体验。
wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto - 基于XLSR-53微调的世界语语音识别模型
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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-es-voxpopuli - Wav2Vec2大型西班牙语语音识别模型基于VoxPopuli预训练
GithubHuggingfaceVoxPopuliWav2Vec2开源项目模型自动语音识别语音语料库预训练模型
Wav2Vec2-Large-VoxPopuli是一个基于Facebook Wav2Vec2技术的西班牙语语音识别模型。该模型利用VoxPopuli语料库中的无标签西班牙语音频数据进行预训练，能够有效学习语音结构。模型适用于自动语音识别任务，可通过微调提升特定领域性能。采用CC-BY-NC-4.0许可证，为语音处理研究和开发提供了有力工具。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。
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Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
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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。
hubert-base-ls960 - 自监督语音表示学习模型HuBERT助力语音识别进步
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