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wav2vec2-large-xlsr-53-spanish

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish

基于XLSR-53微调的西班牙语语音识别模型

此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53，在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率，可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本，便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率，无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法，有助于研究人员和开发者快速集成和测试。

模型西班牙语Wav2Vec2Common Voice开源项目HuggingfaceXLSR-53语音识别Github
GitHubHugging Face文档

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish项目介绍

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish是一个针对西班牙语自动语音识别(ASR)任务的预训练模型。该模型是在Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型基础上,使用Common Voice 6.1数据集的训练集和验证集进行微调得到的。

模型特点

  1. 该模型专门用于识别16kHz采样率的西班牙语语音。

  2. 模型在Common Voice es测试集上取得了较好的性能:

    • 无语言模型时,词错误率(WER)为8.82%,字符错误率(CER)为2.58%
    • 加入语言模型后,WER降至6.27%,CER降至2.06%

  3. 在Robust Speech Event的开发数据集上:

    • 无语言模型时,WER为30.19%,CER为13.56%
    • 加入语言模型后,WER降至24.71%,CER降至12.61%

使用方法

该模型可以直接使用,无需额外的语言模型。使用时有两种方式:

  1. 通过HuggingSound库: 只需几行代码即可实现语音识别,使用简单方便。

  2. 自定义推理脚本: 可以更灵活地控制识别过程,适合有特定需求的用户。

评估方法

项目提供了两种评估方法:

  1. 在Common Voice 6.0测试集上评估
  2. 在speech-recognition-community-v2开发数据集上评估

用户可以根据需要选择合适的评估方法。

项目贡献

该项目由Jonatas Grosman开发,使用了OVHcloud慷慨提供的GPU资源。项目的训练脚本已在GitHub上开源,方便其他研究者复现或进一步改进。

总结

wav2vec2-large-xlsr-53-spanish项目为西班牙语自动语音识别提供了一个性能优秀、使用简便的预训练模型。无论是研究人员还是开发者,都可以方便地使用该模型进行西班牙语语音识别任务,为相关应用的开发提供了有力支持。

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