中文语音预训练模型：中文版 Wav2vec 和 HuBERT来了

近年来，随着自然语言处理和语音识别技术的迅速发展，中文语音预训练模型在人工智能领域扮演着重要的角色。最近，中文版的 Wav2vec 和 HuBERT 模型问世，为中文语音处理任务带来了新的突破。本文将介绍这两个模型的背景和原理，并提供相应的源代码示例。

1. 中文版 Wav2vec

Wav2vec 是一种基于无监督学习的语音表示学习模型，最初由Facebook AI Research（FAIR）团队提出。Wav2vec 通过预测量化的音频信号的局部特征来学习语音表示，从而在没有标注数据的情况下进行自我监督学习。中文版的 Wav2vec 借鉴了原始模型的思想，并针对中文语音数据进行了优化。

以下是使用中文版 Wav2vec 进行语音特征提取的示例代码：

import torch
import torchaudio
from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2Model

# 加载中文版 Wav2vec 模型
model_name =