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FSMN语音端点检测模型是一个中文通用的VAD模型,支持16kHz采样率。它能够准确检测长语音片段中有效语音的起止时间点,基于FSMN结构,在20,000小时工业级普通话数据上训练。该模型可与ASR模型组合使用,提升语音识别效率。
GITATTRIBUTESJSONMDMVNPNGPTWAVYAML Apache License 2.0 3.8 MiB 8 个文件 WeHub 同步于 2026-08-29 21:03:42 +00:00
这是一个中文通用语音识别模型,采用非自回归架构,支持对长达数小时的音频进行离线识别。模型集成了语音活动检测(VAD)、语音识别、标点恢复和时间戳输出功能,能够直接生成带标点的文字结果。在多个中文公开数据集上取得了领先的识别效果,可用于语音输入、会议纪要、语音导航等场景。
GITATTRIBUTESJSONMDMVNPNGPTWAVYAML Apache License 2.0 868 MiB 11 个文件 WeHub 同步于 2026-08-20 09:08:13 +00:00
FSMN语音端点检测(VAD)模型专为中文通用场景设计,支持16kHz采样率的音频输入。该模型基于FSMN架构,已导出为ONNX量化格式,便于在生产环境中直接部署,实现高效的语音活性检测。它能够准确判断音频中语音段的起止位置,适用于实时或离线语音识别等任务。
GITATTRIBUTESJSONMDMVNONNXYAML Apache License 2.0 511 KiB 7 个文件 WeHub 同步于 2026-08-20 02:05:54 +00:00