实验室近年在该领域取得了长足的进步,首先推出了wav2vec,然后推出了wav2vec 2.0,现在推出了wav2vec-U。 在这个视频中,FAIR重点介绍了实验室在无监督、自监督技术上的关键成就,包括wav2letter、无监督机器翻译、wav2vec、Librilight、wav2vec 2.0、XLSR、wav2vec 2.0 +自我训练。 已关注关注重播分享
Wav2Vec2-Large-XLSR-53 The base model pretrained and fine-tuned on 960 hours of Librispeech on 16kHz sampled speech audio. When using the model make sure that your speech input is also sampled at 16Khz. More Info Meta AI Research post:Wav2vec 2.0: Learning the structure of speech from...
wav2vec2-xls-r-300m-en-to-15 是由 facebook 推出的开源人工智能模型,主要应用于Automatic-Speech-Recognition,OpenCSG提供高速免费下载服务,支持模型推理、训练、部署全流程管理,助力AI开发者高效工作。
We also release multilingual pre-trained wav2vec 2.0 (XLSR) models: ModelArchitectureHoursLanguagesDatasetsModel XLSR-53Large56k53MLS, CommonVoice, BABELdownload The XLSR model uses the following datasets for multilingual pretraining: MLS: Multilingual LibriSpeech(8 languages, 50.7k hours):Dutch, Eng...
wav2vec2-xls-r-300m-en-to-15 是由 facebook 推出的开源人工智能模型,主要应用于Automatic-Speech-Recognition,OpenCSG提供高速免费下载服务,支持模型推理、训练、部署全流程管理,助力AI开发者高效工作。
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