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wav2vec2-large-xlsr-53-swedish

wav2vec2-large-xlsr-53-swedish

基于Wav2Vec2的瑞典语语音识别模型 支持16kHz采样率

这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53在瑞典语数据集上微调的语音识别模型。模型在Common Voice瑞典语测试集上达到14.29% WER和4.93% CER的性能。它可直接使用，无需额外语言模型，适用于16kHz采样率音频。模型经过多阶段预训练和微调，为瑞典语自动语音识别任务提供了有效解决方案。

Huggingface模型瑞典语语音识别Github模型训练开源项目Wav2Vec2Common Voice
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项目介绍

KBLab开发的Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Swedish是一个专门为瑞典语语音识别优化的模型。这个模型是在Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53预训练模型基础上,利用瑞典语语音数据进行了微调,从而得到了更适合瑞典语语音识别的模型。

模型特点

  1. 基于先进的wav2vec 2.0架构
  2. 利用大规模多语言数据预训练
  3. 针对瑞典语进行专门优化
  4. 支持16kHz采样率的语音输入
  5. 无需额外的语言模型即可使用

训练过程

模型的训练经历了多个阶段:

  1. 首先使用1000小时的瑞典广播电台语音数据对原始XLSR模型进行了50轮进一步的预训练。
  2. 然后利用NST Swedish Dictation和Common Voice数据集进行微调。
  3. 最后仅使用Common Voice数据集进行最终的微调优化。

整个训练过程采用了Fairseq工具包。

模型性能

在Common Voice瑞典语测试集上的评估结果:

  • 词错率(WER): 14.30%
  • 字符错误率(CER): 4.93%

这个结果表明该模型在瑞典语语音识别任务上具有很好的性能。

使用方法

使用这个模型非常简单,只需要几行Python代码就可以完成语音识别任务。用户可以直接从Hugging Face模型库中加载模型和处理器,然后对16kHz采样率的语音输入进行处理即可得到识别结果。

注意事项

  1. 输入语音需要重采样到16kHz。
  2. 开发团队推荐使用他们的新版模型wav2vec2-large-voxrex-swedish以获得最佳性能。
  3. 模型采用Apache 2.0许可证。

总的来说,这是一个易用且性能优秀的瑞典语语音识别模型,适合各种需要瑞典语语音转文本的应用场景。

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