Hugging Face 教程:用 Adapter 微调 MMS 做低资源语音识别
Hugging Face 官方博客给出用 MMS Adapter 微调低资源 ASR 的完整教程,只需 10-20 分钟微调即可取得很低的词错误率。
Hugging Face 官方博客给出用 MMS Adapter 微调低资源 ASR 的完整教程,只需 10-20 分钟微调即可取得很低的词错误率。
这篇教程演示如何用 Hugging Face Unity API 在 Unity 游戏中实现语音识别,可用于下达指令、与 NPC 对话或提升无障碍体验。
OpenAI 发布 ChatGPT iOS 应用,官方介绍该应用可同步对话、支持语音输入,并把最新的模型改进带到移动端。
推荐理由:官方点明了同步、语音输入和最新模型三项能力,读者可据此判断移动端与网页端的差异。
Hugging Face 宣布 SpeechT5 现已加入开源库 Transformers,官方 checkpoint 已在 Hub 上提供,并配有 TTS、语音转换和 ASR 的 Spaces 演示。
Hugging Face 发布音频数据集完全指南,介绍开源库 🤗 Datasets 如何用一行 Python 代码(load_dataset)下载并准备音频数据。
Hugging Face 发布教程,手把手演示如何用 🤗 Transformers 在 Google Colab 上微调 Whisper small(244M 参数)做多语言 ASR。
OpenAI 宣布训练并开源神经网络 Whisper,称其在英文语音识别上接近人类水平的鲁棒性和准确性。
Hugging Face 介绍了在 🤗 Transformers 中利用 Wav2Vec2 的 CTC 架构特性,实现超长文件乃至实时流式自动语音识别(ASR)的方法。
Hugging Face 官方博客给出分步教程,用 🤗 Transformers 新集成的 pyctcdecode 把 n-gram 语言模型与已微调的 Wav2Vec2 结合,改善语音转写拼写错误。
Hugging Face 官方博客给出用 🤗 Transformers 微调 Wav2Vec2-XLS-R-300M 做低资源 ASR 的完整流程,以 Common Voice 土耳其语约 4h 验证训练数据为例。
Hugging Face 教程详解如何用 🤗 Transformers 微调 Wav2Vec2 预训练模型完成英文 ASR,演示在仅含 5h 训练数据的 Timit 数据集上微调 "base" 尺寸 checkpoint,不使用语言模型、以 CTC 训练并用 WER 评估。