Gelel/chinese-hubert-base

简介: chinese-hubert-base 是一个用于语音处理的模型，基于 Facebook AI 研究团队开发的 HuBERT（Hidden-Unit BERT）架构，专注于无监督语音表示学习。

功能:

将语音信号转换为高质量的语音嵌入（speech embeddings），以便进行下游任务（如语音识别、语音分类）。 通常用于语音到文字（ASR）、语音情感分析等任务。 模型特点:

预训练方法: 基于无监督学习方法，在大规模未标注的语音数据上训练。 语言适配: 针对中文语音数据进行了适配和优化。 应用场景:

语音识别（ASR）: 将音频文件转换为文本。 语音分类: 例如语音情感分类、语言识别。 实现框架:

典型框架包括 Hugging Face 的 transformers 库和 fairseq。