hubert-large-ls960-ft

hubert-large-ls960-ft

Facebook开发的HuBERT大型语音识别模型实现低错误率转录

HuBERT-Large-LS960-FT是Facebook AI开发的大型语音识别模型,在960小时LibriSpeech数据集上微调。该模型处理16kHz采样语音,在LibriSpeech和Libri-light基准测试中表现优异,显著降低词错误率。采用自监督学习方法,结合声学和语言模型,为语音识别、生成和压缩提供强大表示学习能力。

Huggingface模型机器学习语音识别LibrispeechGithub开源项目HuBERT自监督学习

HuBERT-Large-LS960-FT项目介绍

HuBERT-Large-LS960-FT是一个用于语音识别的强大模型,由Facebook AI研究团队开发。该模型是在960小时的LibriSpeech数据集上微调的大型HuBERT模型。

模型背景

HuBERT(Hidden-Unit BERT)是一种自监督语音表示学习方法,旨在解决语音领域特有的三个问题:

  1. 每个输入语音中包含多个声音单元
  2. 预训练阶段没有输入声音单元的词典
  3. 声音单元长度可变,没有明确的分割

为了应对这些挑战,HuBERT采用了离线聚类步骤来提供对齐的目标标签,并使用类似BERT的预测损失。

模型特点

  • 基于facebook/hubert-large-ll60k模型微调而来
  • 在16kHz采样的语音音频上训练
  • 在LibriSpeech(960小时)和Libri-light(60,000小时)基准测试中表现出色
  • 在更具挑战性的dev-other和test-other评估子集上,相对词错率(WER)分别降低了19%和13%

使用方法

该模型可以用于自动语音识别任务。使用时需注意:

  1. 输入语音应采样为16kHz
  2. 使用Wav2Vec2Processor进行音频预处理
  3. 使用HubertForCTC加载模型进行推理

性能表现

在LibriSpeech清晰语音测试集上,该模型达到了1.9%的词错率(WER),展现了优秀的语音识别能力。

许可证和来源

  • 该模型使用Apache 2.0许可证
  • 模型源代码可在GitHub上的PyTorch/fairseq仓库中找到

HuBERT-Large-LS960-FT模型为语音识别任务提供了一个强大的工具,其优秀的性能和易用性使其成为该领域的重要贡献。

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