Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Japanese模型在日语语音识别领域表现出色。它基于[facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53)进行微调,使用了Common Voice和东京大学Saruwatari-lab的日语语音语料库[JSUT](https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/publicatio...
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...
我尝试使用 wav2vec2 (XLSR 模型)但没有成功:import transformers from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor import librosa import torch wav2vec2_processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53") wav2vec2_model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained...
wav2vec2-large-xlsr-korean 是由 kresnik 推出的开源人工智能模型,主要应用于Audio,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。
Meta AI 于 2021 年底推出了wav2vec2 XLS-R(“XLS-R”)。XLS-R 是一种用于跨语言语音表示学习的机器学习(“ML”)模型;它基于 128 种语言的 40 多万小时公开语音音频进行训练。该模型发布后,超越了 Meta AI 的XLSR-53跨语言模型,后者基于 53 种语言的约 5 万小时语音音频进行训练。
Wav2Vec2-Large-XLSR-Persian-ASR / README.mdLatest commit HistoryHistory File metadata and controls Preview Code Blame 3 lines (2 loc) · 170 Bytes Raw Wav2Vec2-Large-XLSR-Persian-ASR visit https://huggingface.co/lnxdx/Wav2Vec2-Large-XLSR-Persian-ShEMO...
Fine_Tune_Wav2Vec2_Large_XLSR_on_ShEMO_for_Persian_ASR_with_🤗_Transformers.ipynb Rename Fine_Tune_Wav2Vec2_Large_XLSR_on_ShEMO_for_Persian_ASR_with_🤗_… Mar 15, 2024 LICENSE Initial commit Mar 15, 2024 README.md Update README.md Mar 15, 2024 ...
Wav2Vec2-XLS-R-300M-EN-15模型基于Facebook的Wav2Vec2 XLS-R架构,针对语音翻译进行了微调。它能够将英语语音翻译成包括德语、土耳其语、波斯语、瑞典语、蒙古语、中文、威尔士语、加泰罗尼亚语、斯洛文尼亚语、爱沙尼亚语、印度尼西亚语、阿拉伯语、泰米尔语、拉脱维亚语和日语在内的15种书面语言。该模型利用`...
基于XLSR-Wav2vec 2.0框架的阿尔茨海默症自动化筛查预训练模型系统是由王心怡著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0753090,属于分类,想要查询更多关于基于XLSR-Wav2vec 2.0框架的阿尔茨海默症自动化筛查预训练模型系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
Wav2Vec2 XLS-R for Finnish ASR模型是针对芬兰语自动语音识别任务的优化版本。它基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b模型进行微调,使用了275.6小时的芬兰语转录语音数据进行训练,并包含用于解码阶段的芬兰语KenLM语言模型。该模型在Common Voice 7.0芬兰语测试集上实现了4.09%的词错误率(WER)和0.88%的字符错误率(CER...