hubert-base-superb-ks

基于HuBERT的语音命令词识别与关键词检测模型

语音识别音频分类 Huggingface SUPERB 关键词检测开源项目模型 HuBERT Github

该语音关键词检测系统基于HuBERT预训练模型开发，可识别Speech Commands数据集中的10类预设命令词、静音和未知类别。模型在测试集达到96.72%准确率，支持16kHz采样率音频输入，集成transformers pipeline接口，便于设备端快速部署和调用。

文档

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类

GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析

WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型，专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习，采用创新的话语混合训练策略，有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中，模型展现出卓越性能，可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口，用户可直接对音频进行说话人分类分析。

openWakeWord - 高效易用的开源语音唤醒词识别库

GithubopenWakeWord唤醒词开源库开源项目模型训练语音识别

openWakeWord是一个开源语音唤醒词库，用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型，可识别常见词语，适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性，采用简单架构，支持高效训练新模型，无需大量手动数据采集。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

reverb-asr - 基于大规模人工标注数据的开源语音识别模型

GithubHuggingfaceReverb ASR人工智能开源项目模型自动语音转录语音处理语音识别

这是一个基于20万小时人工标注语音数据训练的开源语音识别系统。采用CTC/attention联合架构，同时支持CPU和GPU部署。系统的特色在于通过verbatimicity参数实现对转录详细程度的精确控制，可输出从简洁到完整逐字的多种转录风格。支持attention、CTC等多种解码方式，适合不同应用场景。

kobert-base-v1 - 为韩语自然语言处理优化的BERT模型

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语

KoBERT是SKT Brain开发的韩语BERT模型，针对韩语特性进行了优化。这一预训练模型为文本分类、命名实体识别等韩语自然语言处理任务提供了有力支持。作为开源项目，KoBERT在GitHub上提供了完整代码和文档，方便研究人员和开发者使用和研究。

SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台

GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测

SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型，整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架，可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务，大幅降低了推理延迟，提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析，支持多种客户端语言和服务部署，适用于多种商业场景。

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。

esp-sr - 集成唤醒词检测和语音命令识别的语音处理方案

ESP-SRGithub唤醒词引擎开源项目语音命令识别语音识别音频前端处理

ESP-SR是一款针对ESP32和ESP32-S3芯片优化的智能语音识别框架。它集成了音频前端处理、WakeNet唤醒词检测、MultiNet语音命令识别和语音合成等功能模块。该框架支持自定义唤醒词和300多个中英文语音命令，提供高性能、低内存占用的离线语音处理方案。ESP-SR的双麦克风音频前端已获得亚马逊Alexa内置设备认证，可用于构建各类智能语音应用。

herbert-base-cased - 波兰语自然语言处理的新突破：HerBERT预训练模型

GithubHerBERTHuggingface开源项目模型波兰语模型深度学习自然语言处理预训练语言模型

HerBERT是一款专为波兰语设计的预训练语言模型，基于BERT架构并结合掩码语言建模和句子结构目标进行优化。该模型在六大波兰语语料库上训练，涵盖超过86亿个标记，采用50k词汇量的字符级字节对编码分词器。HerBERT为波兰语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础，可广泛应用于文本分类、命名实体识别等多种任务。

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