Advertisement

基于LibriSpeech数据集的PPASR流式和非流式语音识别模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究基于LibriSpeech数据集开发了PPASR模型，实现了高效的流式与非流式语音识别技术，提升语音处理速度与准确率。 PPASR流式与非流式语音识别模型使用了LibriSpeech数据集。源码可以在GitHub上找到。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于LibriSpeech数据集的PPASR流式和非流式语音识别模型
    优质
    本研究基于LibriSpeech数据集开发了PPASR模型，实现了高效的流式与非流式语音识别技术，提升语音处理速度与准确率。 PPASR流式与非流式语音识别模型使用了LibriSpeech数据集。源码可以在GitHub上找到。
     
  • 基于PyTorch的流式和非流式语音识别模型实现（使用AIShell数据集）
    优质
    本研究利用PyTorch框架开发了流式与非流式语音识别系统，并在AIShell数据集中进行了验证，展示了卓越的识别精度与效率。 Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型使用了AIShell数据集。源码地址可以在GitHub上找到，网址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去除链接信息，因此仅提供相关信息描述：该项目在GitHub平台上托管，项目用户名为yeyupiaoling, 仓库名为MASR。
     
  • 基于Pytorch的流式和非流式语音识别模型实现（使用free_st_chinese_mandarin_corpus数据集）
    优质
    本研究运用Pytorch框架实现了流式与非流式语音识别模型，并在free_st_chinese_mandarin_corpus数据集上进行了测试，旨在提升中文普通话的语音识别精度。 Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型使用了free_st_chinese_mandarin_corpus数据集。源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去除链接，请记住可以直接在浏览器中输入该地址来访问项目页面。
     
  • 基于PyTorch的流式和非流式语音识别模型实现（使用thchs30数据集）
    优质
    本项目采用PyTorch框架，在thchs30数据集上实现了流式与非流式语音识别模型，旨在提升语音识别效率及准确率。 Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型使用了thchs30数据集。源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去除链接，因此只提供描述：该项目实现了基于PyTorch框架的流式和非流式语音识别系统，并且采用了名为thchs30的数据集进行训练和测试。
     
  • 基于Librispeech的数据集的MASR中文语音识别模型
    优质
    该简介似乎存在一些混淆，题目提到的是基于Librispeech的数据集的MASR中文语音识别模型。LibriSpeech是一个主要用于英语语音识别的大规模数据集，而题目中提及的是用于中文的MASR（可能指的是Model-Aware Speech Recognition）。这看起来像是一个错误或不匹配的情况。 如果意图是介绍一个基于类似LibriSpeech结构但针对中文的大型语料库开发的MASR模型，那么可以这样描述： 简介： MASR是一个中文语音识别模型，基于Librispeech数据集。源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/yeyupiaoling/MASR。不过根据要求要去掉链接，因此只提供相关信息：该模型的代码托管在GitHub平台上，用户名为yeyupiaoling。
     
  • PPASR基于thchs30数据集的中文语音识别（入门级）模型
    优质
    本项目提供了一个基于THCHS-30数据集训练的初级中文语音识别模型PPASR，适用于初学者和小型项目。 PPASR中文语音识别（入门级）模型使用free_st_chinese_mandarin_corpus数据集进行训练的源码可以在GitHub上找到。
     
  • 基于AISHELL数据集的PPASR中文语音识别入门级模型
    优质
    本项目提供了一个基于AISHELL数据集训练的轻量级中文语音识别模型PPASR，适合初学者快速上手和研究使用。 PPASR中文语音识别（入门级）模型使用AISHELL数据集进行训练。源码地址可以在GitHub上找到：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7
     
  • PPASR中文语音识别（顶级版本）模型（大规模数据集）
    优质
    简介：PPASR中文语音识别顶级版模型基于大规模数据集训练而成，具备卓越的中文语音转文字能力，适用于各类复杂场景下的精准语音识别需求。 PPASR中文语音识别（最终级）模型使用了大数据集进行训练，源码地址可在GitHub上找到：https://github.com/yeyupiaoling/PPASR。 去掉链接后的版本如下： PPASR中文语音识别（最终级）模型使用了大数据集进行训练。
     
  • PPASR中文语音识别（顶级）模型（aishell）
    优质
    简介：PPASR是基于AIShell数据集训练的一款高性能中文语音识别模型，适用于多种场景下的语音转文本任务，具有高准确率和低延迟的特点。 PPASR流式与非流式语音识别的deepspeech2模型使用了AIShell数据集，并且源代码可以在GitHub上找到，地址为https://github.com/yeyupiaoling/PPASR。不过根据要求要去除链接，请注意该描述中仅包含技术相关信息，未涉及联系方式或额外网站信息。 重写后： PPASR流式与非流式语音识别采用了基于DeepSpeech2的模型，并使用AIShell数据集进行训练和测试。相关源代码可在相应的GitHub项目页面获取。
     
  • 包含500条WAV格式中文语音的数据集，适用于中文语音识别模型测试
    优质
    这是一个包含500条WAV格式中文语音数据的数据集，专为评估和优化中文语音识别系统的性能而设计。 包含500条WAV格式的中文语音数据集，适用于中文语音识别模型的测试。这些音频质量优秀，非常适合相关研究与开发使用。