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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

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-bahasa-indonesia - wav2vec2架构的印尼语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2vec2Whisper印尼语开源项目模型语音识别
这是一个开源的印尼语自动语音识别模型,基于wav2vec2-large-xlsr架构。模型使用Common Voice 6.1印尼语数据集训练,测试集词错误率为19.3%。项目提供训练代码仓库和联系方式。值得注意的是,作者已发布新版模型,具有更小体积和更低的5.9% WER。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类
该模型基于Wav2vec 2.0技术,通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号,识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出0-1范围内的情感预测结果。此外,模型还提供最后一个transformer层的池化状态,为语音情感分析研究提供了有力支持。
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。
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h - SEW-D架构语音识别模型实现性能与效率的优化平衡
GithubHuggingfaceLibriSpeechSEW-D开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型,在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率,同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率,可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务,为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。
wav2vec2-large-xlsr-53-telugu - 基于Wav2Vec2的泰卢固语语音识别模型
GithubHuggingfaceOpenSLR数据集Telugu语言Wav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型在OpenSLR SLR66泰卢固语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到44.98%的词错误率(WER),可直接用于16kHz采样的泰卢固语语音识别。项目包含使用说明、评估方法和训练过程,为泰卢固语语音识别提供了一个开源解决方案。
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。
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。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2 - 基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型
ApacheGithubHuggingface开源协议开源软件开源项目模型知识产权软件许可
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。
wav2vec2-indonesian-javanese-sundanese - 印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2印尼语多语言开源项目模型自动语音识别语音识别
利用优化的Wav2Vec2模型,专注于印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别,数据来自Common Voice和TTS数据集,拥有较低字错误率并提供在线演示,工具无需语言模型,适合16kHz语音输入,帮助研究人员和开发者探索多语言识别技术。
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