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wav2vec2-base-superb-ks

高效的关键词识别音频分类模型

Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。

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。
hubert-base-superb-ks - 基于HuBERT的语音命令词识别与关键词检测模型
GithubHuBERTHuggingfaceSUPERB关键词检测开源项目模型语音识别音频分类
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。
wav2vec2-base - Facebook开发的语音表征学习模型实现低资源语音识别
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自监督学习语音识别语音预训练
Wav2Vec2-Base是Facebook开发的语音预训练模型,基于16kHz采样语音音频。该模型通过掩蔽输入语音的潜在空间和解决对比学习任务,学习语音表征。在LibriSpeech基准测试中,即使只使用少量标注数据,也能取得优异成绩,证明了低资源语音识别的可行性。研究人员可以利用此模型进行微调,应用于不同的语音识别任务。
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-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
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。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
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。
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。
wav2vec2-large-960h - 大规模预训练语音识别模型实现低资源高性能
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示,在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写,提供了详细使用示例。
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