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wav2vec2-large-xlsr-53-th-cv8-newmm

基于wav2vec2的泰语语音识别模型整合CommonVoice V8数据集实现性能突破

这是一个针对泰语的开源语音识别模型,通过微调wav2vec2-large-xlsr-53并整合CommonVoice V8数据集实现。模型采用pythainlp进行预分词,结合语言模型显著提升性能。在CommonVoice V8测试集上,模型实现12.58%的词错率和3.28%的字符错率,较基准模型大幅提升。该项目代表了当前泰语语音识别领域的先进水平。

wav2vec2-large-xlsr-53-persian - 基于XLSR-53微调的开源波斯语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目模型波斯语语音识别
该开源项目提供了一个基于XLSR-53的波斯语语音识别模型。通过在Common Voice数据集上微调,模型达到30.12%词错误率和7.37%字符错误率,超越同类方案。模型支持16kHz采样率语音直接识别,无需额外语言模型。项目包含完整使用指南和评估脚本,方便研究与应用。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2 - 芬兰语语音识别模型精调,提升语音转文字效果
GithubHuggingfacewav2vec2-xlsr-1b开源项目模型芬兰语训练数据语言模型语音识别
wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2模型基于Facebook AI的多语言预训练模型,为芬兰语自动语音识别进行了优化,使用275.6小时的录音数据进行精调。模型在Common Voice 7.0和FLEURS ASR数据集的测试中取得了4.09%的词错误率(WER)和12.11%的WER。模型配有芬兰语KenLM语言模型用于解码,适合短语音片段处理。其在正式语境中的表现较佳,但普及日常口语和方言的能力有限。可通过训练自定义KenLM以适应特定领域语言。
wangchanberta-base-att-spm-uncased - 基于RoBERTa架构的泰语预训练模型
GithubHuggingfaceWangchanBERTa开源项目机器学习模型泰语模型自然语言处理预训练
WangchanBERTa是一个基于RoBERTa架构的泰语预训练模型,在78.5GB的泰语文本上进行了训练。模型采用SentencePiece分词器,词汇量为25,000个子词。它可用于掩码语言建模、文本分类和标记分类等任务,为泰语自然语言处理提供了基础,适用于情感分析、评分预测、主题分类和命名实体识别等多种应用场景。
wav2vec2-large-xls-r-300m-Urdu - 基于wav2vec2的乌尔都语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceUrduwav2vec2开源项目模型模型微调语音识别
这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m在Common Voice 8数据集上微调的乌尔都语语音识别模型。模型在测试集上达到39.89%的词错误率和16.7%的字符错误率。通过200轮训练,采用线性学习率调度和Adam优化器。模型支持简单的Python代码推理,并可与语言模型集成以提升性能。
filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official - 基于XLS-R的菲律宾语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目机器学习模型模型训练语音数据集语音识别
这是一个针对菲律宾语的语音识别模型,通过在filipino_voice数据集上微调wav2vec2-xls-r-300m实现。经过30轮训练后,模型在测试集上达到了0.2922的词错误率,可用于菲律宾语音频识别任务。
wav2vec2-xls-r-1b-portuguese - XLS-R 1B微调的葡萄牙语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLS-R开源项目模型葡萄牙语语音识别
该项目基于XLS-R 1B模型微调,专注于葡萄牙语语音识别。模型在Common Voice 8.0等多个数据集上训练,测试集词错误率达8.7%。支持16kHz采样率语音输入,可通过HuggingSound库或自定义脚本使用。项目为葡萄牙语语音识别研究和应用提供了实用工具。
wav2vec2-xls-r-300m - Facebook开发的大规模多语言预训练语音模型
GithubHuggingfaceXLS-Rwav2vec 2.0多语言模型开源项目模型语音识别预训练模型
wav2vec2-xls-r-300m是Facebook AI研发的大规模多语言预训练语音模型。该模型在436,000小时的未标记语音数据上预训练,涵盖128种语言,采用wav2vec 2.0目标函数,拥有3亿参数。它可应用于自动语音识别、翻译和分类等任务,在CoVoST-2语音翻译基准测试中显著提升了性能。
wav2vec2-xls-r-1b - 大规模多语言语音预训练模型支持128种语言处理
GithubHuggingfaceXLS-R多语言模型开源项目模型语音处理语音识别预训练
Wav2Vec2-XLS-R-1B是Facebook AI开发的大规模多语言语音预训练模型,拥有10亿参数。该模型在436K小时的公开语音数据上训练,涵盖128种语言。在CoVoST-2语音翻译基准测试中平均提升7.4 BLEU分,BABEL等语音识别任务错误率降低20%-33%。适用于语音识别、翻译和分类等任务,需要16kHz采样率的语音输入进行微调。
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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