
基于XLS-R-300m的丹麦语语音识别模型 使用FTSpeech数据集微调
该丹麦语自动语音识别模型基于wav2vec2-xls-r-300m在FTSpeech数据集上微调。模型利用1,800小时丹麦议会演讲转录数据训练,在Danish Common Voice 8.0和Alvenir测试集上分别实现17.91%和13.84%的词错误率(WER)。这一性能表明,该模型为丹麦语语音识别任务提供了有效的解决方案。
wav2vec2-xls-r-300m-ftspeech是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型,在FTSpeech数据集上进行微调的自动语音识别模型。该项目专注于丹麦语语音识别,旨在提高丹麦语音转文字的准确性。
该模型以Facebook的wav2vec2-xls-r-300m为基础模型。wav2vec2是一种强大的语音表示学习模型,而XLS-R则是其多语言版本,能够处理多种语言的语音识别任务。
模型在FTSpeech数据集上进行了微调。FTSpeech是一个包含1,800小时丹麦议会演讲转录文本的数据集。这个大规模的丹麦语语音数据集为模型提供了丰富的学习材料,使其能够更好地理解和识别丹麦语言。
该模型在两个不同的测试集上展现了优秀的性能:
丹麦Common Voice 8.0数据集:
Alvenir ASR测试数据集:
这些结果表明,该模型在丹麦语语音识别任务上具有很高的准确性,特别是在使用语言模型后,性能得到了进一步提升。
该模型可以应用于多种丹麦语语音识别场景,例如:
使用此模型时,需要遵守丹麦议会的相关许可条款。用户在应用模型时应当仔细阅读并遵守这些条款,以确保合法合规地使用模型。
随着更多丹麦语语音数据的收集和模型 的持续优化,我们可以期待该模型在未来能够实现更低的错误率,为丹麦语语音识别技术的发展做出更大贡献。


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