【场景应用3】audio_classification：音频分类的微调

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已于 2025-04-10 10:32:31 修改

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分类专栏：深度学习文章标签：音视频分类数据挖掘

于 2025-04-10 09:14:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39698985/article/details/147083022

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1 引言

本笔记展示了如何对多语种预训练的语音模型进行微调，以实现自动语音识别（Automatic Speech Recognition）。

本笔记旨在使用SUPERB数据集中的关键词检测子集，并且可以使用任何来自模型库（Model Hub）的语音模型检查点，只要该模型有一个包含序列分类头（Sequence Classification head）的版本（例如Wav2Vec2ForSequenceClassification）。

根据你使用的模型和GPU，可能需要调整批量大小，以避免内存溢出错误。设置这两个参数后，笔记的其余部分应该可以顺利运行：

model_checkpoint = "facebook/wav2vec2-base"  # 设置模型检查点为facebook/wav2vec2-base
batch_size = 32  # 设置批量大小为32<

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自然语言处理之语音识别：Wav2Vec训练流程解析

zhubeibei168的博客

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Wav2Vec作为一种先进的语音识别技术，在自然语言处理领域展现出了巨大的潜力，但同时也面临着一些局限性和挑战。计算资源需求高：Wav2Vec模型的训练和推理过程需要大量的计算资源，尤其是在处理长音频文件时。这是因为模型需要通过自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉音频信号中的长距离依赖关系，这会显著增加计算复杂度。数据依赖性：Wav2Vec的性能高度依赖于大规模的无标注音频数据。在数据稀缺的场景下，模型的泛化能力可能会受到影响。

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Wav2Vec 2.0是目前自动语音识别的模型之一。Wav2Vec 2.0 代表了无监督预训练技术在语音识别领域的重大进步。这些方法通过直接从原始音频中学习，无需人工标记，因此可以有效利用大量未标记的语音数据集。相比于传统的监督学习数据集通常只有大约几百小时的标记数据，这些新方法已经能够扩展到使用多达 1,000,000 小时的未标记语音进行训练。在标准基准测试上进行微调后，这种方法在低数据环境中特别显著地提升了现有技术的表现。

【场景应用2】speech_recognition：微调语音模型

探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。

04-09

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本笔记演示如何对多语言预训练语音模型进行微调，以用于自动语音识别任务。本笔记设计用于在 TIMIT 数据集上运行，支持使用 Model Hub 中任何带有 Connectionist Temporal Classification (CTC) 头的语音模型检查点。根据所选模型和使用的 GPU 配置，可能需要调整 batch size 以避免内存溢出错误。在开始之前，我们需要安装最新版的datasets和transformers库。

huggingface 使用和模型微调

AI大模型/Python/Java/MySQL技术栈，快来和我一起学习吧 ~

04-08

1509

1. 核心组件构成Transformers库：提供统一API支持30+架构的预训练模型加载，核心抽象类包括AutoModelPipeline。Hub平台：包含250k+模型、数据集及演示应用，采用Git LFS管理大文件版本。：基于Kubernetes的动态扩缩容服务，支持零代码模型部署，提供REST/gRPC接口。2. 模型仓库元数据结构"model_card": { # Markdown文档，含训练数据/偏差声明/使用限制},"metrics": { # 模型评估结果"f1": 0.88。

【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）

人工智能领域博客

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Qwen2.5-Omni 大模型部署实践（五）：音频理解全能指南

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DcaseNet是DNN，可同时执行声学场景分类（ASC），音频标记（TAG）和声音事件检测（SED）。它采用两个阶段的培训。在第一阶段，执行三个任务的联合训练。然后，针对每个任务对模型进行微调。用法环境设定我们...

wav2vec-toolkit:预处理ASR数据集和微调特定于语言的Wav2Vec2 XLSR模型的脚本的集合

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