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

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？

中文wav2vec

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

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

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

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、

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

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

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。

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

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

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

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

©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

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

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

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

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

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

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

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