wav2vec2-large-xlsr-53-greek
基于wav2vec2的希腊语语音识别模型
这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53微调的希腊语语音识别模型，在Common Voice和CSS10数据集上训练。模型可直接使用，无需额外语言模型，适用于16kHz采样率的语音输入。在Common Voice希腊语测试集上，该模型实现了11.62%的词错误率和3.36%的字符错误率。模型提供简单的使用方法，为希腊语自动语音识别提供了有效解决方案。
项目介绍
本项目是一个针对希腊语语音识别的模型,名为"wav2vec2-large-xlsr-53-greek"。该模型是在Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53预训练模型基础上,使用希腊语语音数据进行微调得到的。
模型特点
- 基于xlsr-53大型模型
- 专门针对希腊语进行了优化
- 支持16kHz采样率的语音输入
- 无需语言模型即可直接使用
- 在希腊语Common Voice测试集上取得了较好的性能
训练数据
模型使用了以下数据集进行微调:
- Common Voice 6.1数据集的希腊语部分
- CSS10希腊语语音数据集
训练过程使用了OVHcloud慷慨提供的GPU资源。
使用方法
该模型可以很方便地集成到现有的语音识别pipeline中。用户可以通过HuggingSound库或者自己编写推理脚本来使用该模型。模型会将输入的音频转换为对应的文本输出。
模型评估
在Common Voice希腊语测试集上,该模型取得了11.62%的词错误率(WER)和3.36%的字符错误率(CER)。相比其他同类模型,本模型的性能表现较为出色。
应用场景
该模型可广泛应用于希腊语语音识别相关的任务,如:
- 语音转写
- 语音助手
- 字幕生成
- 语音交互系统
等。它为希腊语语音应用的开发提供了良好的基础。
总结
wav2vec2-large-xlsr-53-greek是一个专门针对希腊语优化的语音识别模型,具有较高的准确率和易用性。它为希腊语语音技术的发展和应用提供了有力支持。
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