Wav2Vec

开源语音转文本Speech-to-Text大模型实战之Wav2Vec篇

前言近年来，语音转文本（Speech-to-Text,STT）技术取得了长足的进步，广泛应用于各种领域，如语音助手、自动字幕生成、智能客服等。本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。一、模型选择目前，市面上有许多优秀的开源语音转文本模型可供选择，其中一些流行的模型包括：DeepSpeech：由Mozilla开源，基

码上飞扬·2024-09-04 16:49

wav2vec 2.0 语音特征提取器的使用方法

1wav2vec2.0可以用来做什么？很多人看完了wav2vec2.0不知道该怎么用，也不知道有什么用。下面将介绍怎么使用它和它到底有什么用。用处：我们知道声音其实是个序列，那么该如何提取声音的序列特征呢？简单来说wav2vec2.0就是个语音信号特征提取器，基本上任何语音任务都可以用它来提取声音特征。当然也可以自己构建一些模型结构来提取声音特征，但是这个模型提供了几百上千小时语音的预训练模型岂不

idealmu·2024-02-23 22:13

Wav2vec2 论文阅读看到的一些问题

Q1.为什么wav2vec依旧需要Transformer来做推理，而不直接使用VQ生成的内容？

门被核桃夹了还能补脑嘛·2023-08-10 18:53

三点几嚟，饮茶先啦！PaddleSpeech发布全流程粤语语音合成

中文wav2vec

飞桨PaddlePaddle·2023-04-07 17:30

WAV2VEC：语音识别非监督预训练模型

1简介本文根据2019年《WAV2VEC:UNSUPERVISEDPRE-TRAININGFORSPEECHRECOGNITION》翻译总结的。

AI强仔·2023-01-26 17:23

自监督预训练（三）wav2vec 2.0原理剖析

一、整体流程二、featureencoder理解Conv1dnn.Conv1d(in_channels=5,out_channels=20,kernel_size=3,stride=2)假设输入input=(batch,in_channels,in_len)batch=1in_channels=5，对应向量大小，比如wordembeddingin_len=10，对应word的个数cnn内部kern

xmdxcsj·2023-01-26 17:22

Audio-预训练模型-2020：Wav2vec 2.0

一、整体流程基于vq2vec的思路，通过mask在latentspace上的语音输入，训练一个contrastivetask将真正的量化的latent变量表示与其他负例分辨出来（同时训练了量化过程的latentrepresentation),由此得到的representation，基于少量的有标签数据fine-tuning就取得了不错的效果。相较于vq2vec无需接bert，将原先两个分开训练的模

u013250861·2023-01-26 17:52

Audio-预训练模型-2019：wav2vec【利用自监督方式训练得到每一帧音频文件的表示（相对于机理特征的优势：可以融入上下文信息）；替换MFCC等通过机理得到的特征】

FacebookAIResearch团队的文章，wav2vec:UnsupervisedPre-trainingforSpeechRecognition该模型非完整的ASR，而是一个将wav通过标记的、

u013250861·2023-01-26 17:22

wav2vec--

Wav2vec:UnsupervisedPre-trainingforSpeechRecognition该模型非完整的ASR，而是一个将wav通过标记的、未标记的数据，通过无监督的方式进行训练，得到可以送入

lalahappy·2023-01-26 17:51

【语音算法】wav2vec系列原理和使用

文章目录前言1.wav2vec2.vq-wav2vec3.wav2vec2.03.1encoder3.2context3.3wav2vec2.0的使用（transformers库）参考文献前言wav2vec

weiquan fan·2023-01-26 17:21

WAV2VEC:针对语音识别的无监督预训练

WAV2VEC:UNSUPERVISEDPRE-TRAININGFORSPEECHRECOGNITION概要本文使用大量的无标签数据集去预训练wav2vec模型，从而提升声学模型效果。

DataBaker标贝科技·2023-01-26 17:21

复现 SSL_Anti-spoofing，使用 wav2vec 2.0 和数据增强的自动说话人认证的欺骗攻击与深度伪造检测

前言因为CSDN一个字母是一个字，标题限制100字所以没法把论文题目COPY进去了。[1]H.Tak,M.Todisco,X.Wang,J.Jung,J.Yamagishi,andN.Evans,“Automaticspeakerverificationspoofinganddeepfakedetectionusingwav2vec2.0anddataaugmentation.”arXiv,Feb

Haulyn5·2023-01-26 17:21

中文版 Wav2vec 2.0和HuBERT来了，腾讯游戏和西工大联合出品...

视学算法专栏作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU）近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于WenetSpeech1万小时数据训练的中文版Wav2vec2.0和HuBERT模型。Wav2vec2.0[1]，HuBERT[2]和WavLM[3]等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如Libri-light）上的自监督学习

视学算法·2023-01-17 15:53

Audio-预训练模型（一）：概述

基于判别学习的语音预训练模型的发展历程大致从Deepmind的CPC开始，FAIR的wav2vec系列工作（Wav2vec,Vq-wav2vec,DiscretBERT,Wav2vec2.0，Wav2vec-U

u013250861·2023-01-17 15:51

中文语音预训练模型：Wav2vec 2.0、HuBERT

腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于WenetSpeech1万小时数据训练的中文版Wav2vec2.0和HuBERT模型。Wav2vec2.0[1]，HuBERT[2]和WavLM[3]等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如Libri-light）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR），语音合成（Te

u013250861·2023-01-17 15:21

中文版Wav2vec 2.0和HuBERT来了

©作者|腾讯游戏知几AI团队，西工大ASLP组来源|机器之心近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于WenetSpeech1万小时数据训练的中文版Wav2vec2.0和HuBERT模型。Wav2vec2.0[1]，HuBERT[2]和WavLM[3]等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如Libri-light）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automa

PaperWeekly·2023-01-17 15:18

Wav2Vec & HuBert 自监督语音识别模型

文章目录Wav2Vec:Unsupervisedpre-trainingforspeechrecognitionabstractmethodwav2vec2.0:AFrameworkforSelf-SupervisedLearningofSpeechRepresentationsabstractintroductionmethodMODELarch

林林宋·2023-01-17 15:46

【学习】语音和图像上的自监督模型

预测方法（predictiveapproach）图像-预测旋转图像-预测内容3、对比学习（contrastivelearning）图像对比学习：simCLR图像对比学习：MoCo语音对比学习：CPC、wav2vec

Raphael9900·2022-12-20 19:33

配置Fairseq的wav2vec采坑记录2

前面写过一片FairseqWav2ec的踩坑记录，但是没有踩完，没办法3个月之后继续踩，这次总算跑起来了。#Note#本文撰写之时PyTorch的1.8版本尚未发布，1.8版之后兼容性和编译问题减少不少，愿对诸君有用1.基础环境Intel®Xeon®[email protected]×96GeForceRTX3090x2（这里必须说明以下：3090是导致编译和执行问题的主要背锅的）Ub

「已注销」·2022-11-27 04:22

语音识别VQ-WAV2VEC+BERT

是FacebookAI继WAV2VEC之后的创作，是WAV2VEC基础上的发展。

zephyr_wang·2022-11-21 18:51

语音识别预训练wav2vec 2.0

是FacebookAI继wav2vec、VQ-WAV2VEC后的创作。wav2vec2.0采用了预训练、fine-tune思路。

zephyr_wang·2022-11-21 18:21

《WeNet语音识别实战》答疑回顾（一）

首先，中英混是一个语音识别落地的难点，现在有很多研究在做；其次，方言也是一个难点，这里面主要是数据的问题，像是低资源的模型的构建，就是在数据比较少的情景如何构建语音模型；其他的还有类似Wav2vec这种预训练模型

语音之家·2022-09-29 07:37

Facebook最新语音算法曝光！自监督语音识别，错误率低至2.43％

wave2vec于今年年初问世，经过一年打磨，Facebook基于wav2vec的模型实现了2.43％的单词错误率，准确率高于DeepSpeech2、监督迁移学习（SupervisedTransferLearnin

喜欢打酱油的老鸟·2022-05-20 08:51

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