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
- Google Colab
- 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
| 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. | |