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wav2vec2-xls-r-300m-cs-250

wav2vec2-xls-r-300m-cs-250

高性能捷克语语音识别模型 实现精准音频转文本

这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型，经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率，性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例，并详细记录了训练过程和评估指标。

模型模型训练Github语音识别深度学习捷克语开源项目HuggingfaceWav2Vec2
访问官网GitHubHugging Face文档

项目介绍

wav2vec2-xls-r-300m-cs-250是一个基于Facebook的wav2vec2-xls-r-300m模型，针对捷克语自动语音识别(ASR)任务进行微调的模型。该项目由comodoro团队开发，旨在提供一个高性能的捷克语ASR解决方案。

模型概述

这个模型是在Common Voice 8.0数据集以及其他几个捷克语语音数据集上训练得到的。它在评估集上取得了以下出色的结果:

  • 损失(Loss): 0.1271
  • 词错误率(WER): 0.1475
  • 字符错误率(CER): 0.0329

值得注意的是,使用语言模型进行解码后,模型在测试集上的表现更加出色:

  • WER: 0.07274
  • CER: 0.02121

这表明该模型在实际应用中有很大的潜力。

使用方法

该模型可以直接使用,无需额外的语言模型。使用时需要注意将语音输入重采样到16kHz。开发者提供了一段简单的Python代码示例,展示了如何加载模型并进行推理。

训练细节

模型的训练使用了以下主要超参数:

  • 学习率: 0.0001
  • 训练批次大小: 32
  • 评估批次大小: 8
  • 随机种子: 42
  • 优化器: Adam
  • 学习率调度: 线性衰减
  • 训练轮数: 5

训练过程中采用了混合精度训练技术,以提高训练效率。

训练数据

除了Common Voice 8.0的训练集和验证集外,该项目还使用了多个捷克语语音数据集,包括:

  • OVM – Otázky Václava Moravce
  • Czech Parliament Meetings
  • Vystadial 2016 – Czech data

这些额外的数据集极大地丰富了训练样本,有助于提高模型的泛化能力。

评估方法

项目提供了一个eval.py脚本用于模型评估。用户可以通过简单的命令行操作来评估模型在不同数据集上的表现。

结语

wav2vec2-xls-r-300m-cs-250项目为捷克语自动语音识别任务提供了一个强大的预训练模型。其优秀的性能、便捷的使用方式以及详尽的文档使其成为研究人员和开发者的理想选择。未来,该模型有望在各种捷克语语音应用中发挥重要作用。

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