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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-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。
wav2vec2-xls-r-300m-emotion-ru - 基于XLS-R的俄语语音情感识别模型实现高精度分析
DUSHAGithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-300m分类模型开源项目情感分析模型语音情感识别
该模型是基于wav2vec2-xls-r-300m微调的俄语语音情感识别(SER)模型。利用DUSHA数据集进行训练,包含12.5万条俄语音频样本,可识别虚拟助手对话中的积极、悲伤、愤怒和中性四种基本情绪。模型在测试集上达到90.1%的准确率,为俄语语音情感分析提供了高精度解决方案。
wav2vec2-hausa2-demo-colab - wav2vec2-large-xlsr-53 微调的 Hausa 语音识别模型
GithubHausa语Huggingfacewav2vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别
wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调,专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率,为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限,但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术,为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力,为非洲语言技术的发展贡献力量。
wavlm-base-sv - WavLM预训练模型声纹识别与说话人验证系统
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理语音识别说话人验证
WavLM是Microsoft开发的说话人验证预训练模型,基于16kHz采样语音训练,使用960小时Librispeech数据集预训练,并在VoxCeleb1数据集上进行X-Vector架构微调。模型通过话语和说话人对比学习,实现语音特征提取、身份验证及声纹识别。
wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli - 精确转录语音的Wav2Vec2模型 支持标点符号输出
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目数据集文本转语音标点符号模型语音识别
Wav2Vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一款经过优化的语音转录模型,专门生成带标点符号的高质量文本。该模型基于LibriTTS和VoxPopuli数据集训练,在Librispeech验证集上达到4.45%的词错误率。它尤其适用于TTS模型转录,准确的标点有助于提升语音韵律。虽主要针对清晰音频优化,但对噪声音频如CommonVoice也有良好表现。
wav2vec-english-speech-emotion-recognition - 英语语音情感识别模型:Wav2Vec 2.0的微调应用
GithubHuggingfaceWav2Vec 2.0开源项目模型模型微调深度学习自然语言处理语音情感识别
此项目展示了Wav2Vec 2.0模型在英语语音情感识别任务中的应用。通过使用SAVEE、RAVDESS和TESS数据集进行微调,模型能够识别7种基本情绪。在评估集上,模型达到了97.463%的准确率。这一成果为语音情感分析领域提供了新的可能性,可应用于语音交互系统和情感计算研究。
wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别
GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类
项目采用Wav2vec 2.0架构,构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调,模型能准确预测0-100岁年龄段,并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出,并提供全面使用指南,为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。
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。
wav2vec2 - Wav2Vec2模型在Habana Gaudi处理器上的优化训练配置
GithubHuggingfaceOptimum HabanaWav2Vec2开源项目模型模型训练深度学习音频处理
该配置针对Wav2Vec2音频模型在Habana Gaudi处理器上的优化。它包含自定义AdamW实现、梯度裁剪和混合精度训练等功能,适用于单HPU和多HPU环境。通过Optimum Habana接口可进行模型加载、训练和推理,适合音频分类等任务。支持bf16混合精度训练,平衡性能和准确度。该配置文件不包含模型权重,仅提供GaudiConfig用于HPU上的运行设置。
wav2vec2-xls-r-300m-mixed - wav2vec2模型在多语言环境下的创新语音识别解决方案
GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
wav2vec2-xls-r-300m-mixed项目在马来语、Singlish和普通话三种语言上进行了微调。依托单GPU(RTX 3090 Ti)完成训练,结合语言模型在CER和WER等指标上表现优异,尤其在普通话识别中取得了最低WER 0.075。这为多语言语音识别的研究与优化提供了一个有效路径。
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