hubert-base-superb-ks

hubert-base-superb-ks

基于HuBERT的语音命令词识别与关键词检测模型

该语音关键词检测系统基于HuBERT预训练模型开发,可识别Speech Commands数据集中的10类预设命令词、静音和未知类别。模型在测试集达到96.72%准确率,支持16kHz采样率音频输入,集成transformers pipeline接口,便于设备端快速部署和调用。

语音识别音频分类HuggingfaceSUPERB关键词检测开源项目模型HuBERTGithub

项目概述

hubert-base-superb-ks是一个专门用于关键词识别(Keyword Spotting)的语音模型。它是基于Facebook的hubert-base-ls960预训练模型,针对SUPERB语音基准测试中的关键词识别任务进行优化的版本。这个模型能够有效识别预定义的语音关键词,具有较高的准确率和实用价值。

技术特点

  • 基于16kHz采样率的语音音频进行训练
  • 继承了HuBERT模型的强大特征提取能力
  • 支持多类别关键词分类
  • 模型性能优异,在测试集上达到96.72%的准确率
  • 提供简单易用的管道式API接口

应用场景

该模型主要应用于设备端的关键词检测场景,例如:

  • 智能设备的语音唤醒
  • 语音指令识别
  • 特定关键词的实时检测
  • 语音交互系统

数据集说明

模型使用Speech Commands v1.0数据集进行训练,该数据集包含:

  • 10个关键词类别
  • 1个静音类别
  • 1个未知类别(用于处理误报情况) 该数据集被广泛应用于关键词识别任务的研究和评估。

使用方法

该模型提供两种使用方式:

  1. 通过Audio Classification管道使用:
  • 简单直接,几行代码即可完成音频分类
  • 支持top-k预测结果输出
  • 适合快速验证和简单应用场景
  1. 直接调用模型:
  • 提供更灵活的使用方式
  • 支持批量处理
  • 可以精细控制特征提取和预测过程
  • 适合深度集成和复杂应用场景

性能评估

模型在测试集上展现出优异的性能:

  • transformers框架下达到96.72%的准确率
  • s3prl框架下达到96.30%的准确率 这个结果表明该模型在关键词识别任务上具有很高的可靠性。

技术要求

使用该模型需要注意:

  • 输入音频必须是16kHz采样率
  • 支持单声道音频输入
  • 需要适当的音频增益控制
  • 建议使用GPU进行推理以获得更好的性能

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