wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli

wav2vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli项目介绍

项目概述

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。

模型特点

1. 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。

2. 训练数据：模型使用了libritts和voxpopuli两个数据集进行微调。

3. 词汇表：模型采用了包含标点符号的新词汇表。

4. 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。

应用场景

1. 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。

2. 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。

使用注意事项

1. 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。

2. 词汇表：模型使用的词汇表已上传到模型中心，名为"jbetker/tacotron_symbols"。

相关资源

1. 词汇表：用户可以在模型中心找到名为"jbetker/tacotron_symbols"的词汇表。

2. 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。

未来展望

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。

结语

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。