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wav2vec2-large-xlsr-53-polish

wav2vec2-large-xlsr-53-polish

基于XLSR-53的波兰语语音识别模型

此模型基于wav2vec2-large-xlsr-53，在波兰语Common Voice数据集上进行微调。在测试集上达到14.21%词错率和3.49%字错率。模型支持16kHz采样率的波兰语语音输入，可用于自动语音识别任务。用户可使用HuggingSound库或自定义脚本轻松实现推理。

模型Common Voice波兰语Github语音识别XLSR Wav2Vec2Huggingface开源项目自然语言处理
GitHubHugging Face

项目介绍

这是一个名为"wav2vec2-large-xlsr-53-polish"的项目，它是一个为波兰语语音识别而微调的模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型，并使用Common Voice 6.1数据集的训练和验证集进行了微调。

模型特点

该模型具有以下特点：

  1. 专门针对波兰语语音识别进行优化
  2. 基于大规模预训练的多语言模型
  3. 使用16kHz采样率的音频输入
  4. 无需语言模型即可直接使用
  5. 在Common Voice测试集上表现出色

使用方法

使用这个模型非常简单。用户可以通过两种方式来使用它：

  1. 使用HuggingSound库：这是一种更简单的方法，只需几行代码即可完成语音识别。

  2. 编写自己的推理脚本：这种方法更灵活，允许用户对模型的使用进行更多控制。

在使用时，用户需要确保输入的语音数据采样率为16kHz。

性能评估

该模型在Common Voice测试集上的表现如下：

  • 词错误率(WER)：14.21%
  • 字符错误率(CER)：3.49%

在使用语言模型后，性能进一步提升：

  • 词错误率(WER)：10.98%
  • 字符错误率(CER)：2.93%

此外，该模型还在Robust Speech Event的开发数据集上进行了测试，显示出在更具挑战性的场景下的性能。

评估方法

项目提供了评估脚本，用户可以使用这些脚本在不同的数据集上评估模型的性能。评估可以在Common Voice数据集和speech-recognition-community-v2/dev_data数据集上进行。

项目贡献

这个项目的训练得益于OVHcloud慷慨提供的GPU计算资源。项目的训练脚本可以在GitHub上找到，方便其他研究者复现或进一步改进模型。

引用

如果研究者在自己的工作中使用了这个模型，项目作者提供了引用的格式。这有助于在学术界给予适当的认可和支持进一步的研究。

总的来说，这个项目为波兰语语音识别提供了一个高性能、易用的解决方案，不仅可以直接应用于实际场景，也为相关领域的研究提供了有价值的资源。

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