精确转录语音的Wav2Vec2模型 支持标点符号输出
Wav2Vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一款经过优化的语音转录模型,专门生成带标点符号的高质量文本。该模型基于LibriTTS和VoxPopuli数据集训练,在Librispeech验证集上达到4.45%的词错误率。它尤其适用于TTS模型转录,准确的标点有助于提升语音韵律。虽主要针对清晰音频优化,但对噪声音频如CommonVoice也有良好表现。
wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一个专门用于生成带标点符号转录文本的语音识别模型。该模型主要用于构建文本到语音(TTS)模型的转录文本,其中标点符号对于语音韵律至关重要。
基础模型:该模型是在facebook/wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h检查点的基础上进行微调得到的。
训练数据:模型使用了libritts和voxpopuli两个数据集进行微调。
词汇表:模型采用了包含标点符号的新词汇表。
性能表现:在librispeech验证集上,该模型获得了4.45%的词错率(WER),接近基线模型4.3%的表现。
文本到语音(TTS)模型:该模型特别适合用于生成TTS模型所需的带标点符号的转录文本。
清晰音频转录:由于模型是在清晰音频上进行微调的,因此更适合处理清晰的音频输入。
音频质量:该模型主要针对清晰音频进行优化,对于噪声较大的音频(如CommonVoice数据集)可能表现不佳。
词汇表:模型使用的词汇表已上传到模型中心,名为"jbetker/tacotron_symbols"。
词汇表:用户可以在模型中心找到名为"jbetker/tacotron_symbols"的词汇表。
使用示例:作者提供了一个名为"ocotillo"的语音转录脚本仓库,其中包含了该模型的使用示例。
作者表示可能会在近期上传一个针对噪声音频(如CommonVoice数据集)优化的检查点,以扩展模型的应用范围。
wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli项目为需要高质量、带标点符号转录文本的语音识别任务提供了一个强大的工具。虽然在处理噪声音频时可能存在一些局限性,但其在清晰音频转录方面的出色表现使其成为构建TTS模型转录文本的理想选择。
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