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Publicado : Oct 27, 2021
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Oct 2021
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Wav2Vec 2.0 é um framework de aprendizagem auto-supervisionada para reconhecimento de fala. Com este framework, o modelo é treinado em duas fases. Inicialmente, no modo auto-supervisionado, usando dados não rotulados e tentando obter a melhor representação de fala possível. E em seguida, usando o ajuste fino supervisionado, momento em que os dados rotulados ensinam o modelo a prever palavras ou fonemas específicos. Usamos o Wav2Vec e consideramos sua abordagem bastante poderosa para construir modelos de reconhecimento automático de voz para idiomas regionais com disponibilidade limitada de dados rotulados.

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