Instructions to use Dallyana/ASR_espnet_model2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- ESPnet
How to use Dallyana/ASR_espnet_model2 with ESPnet:
import soundfile from espnet2.bin.asr_inference import Speech2Text model = Speech2Text.from_pretrained( "Dallyana/ASR_espnet_model2" ) speech, rate = soundfile.read("speech.wav") text, *_ = model(speech)[0] - Notebooks
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- Kaggle
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Download README.md from Dallyana/ASR_espnet_model2: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 683 Bytes
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https://huggingface.co/Dallyana/ASR_espnet_model2/resolve/main/README.md
- Command line
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hf download hf://Dallyana/ASR_espnet_model2/README.md
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curl -L -o README.md https://huggingface.co/Dallyana/ASR_espnet_model2/resolve/main/README.md
683 Bytes
metadata
license: apache-2.0
language:
- es
library_name: espnet
tags:
- automatic-speech-recognition
- speech
- espnet
- spanish
reazonspeech-espnet-v1
reazonspeech-espnet-v1 es un modelo de reconocimiento automático del habla (ASR) entrenado con espnet2 para el español ecuatoriano. Este modelo tiene como objetivo reconocer el habla de diferentes regiones y acentos del Ecuador, usando un corpus propio y el corpus de Common Voice. El modelo usa una arquitectura de transformador con codificación por subpalabras (BPE). El modelo alcanza un WER de X% y un MOS de Y en el conjunto de datos de prueba. Para más detalles sobre el modelo, puedes consultar este artículo.