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。
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：
- 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
- 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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