【场景应用3】audio_classification：音频分类的微调

news2025/4/18 19:22:15

1 引言

本笔记展示了如何对多语种预训练的语音模型进行微调，以实现自动语音识别（Automatic Speech Recognition）。

本笔记旨在使用SUPERB数据集中的关键词检测子集，并且可以使用任何来自模型库（Model Hub）的语音模型检查点，只要该模型有一个包含序列分类头（Sequence Classification head）的版本（例如Wav2Vec2ForSequenceClassification）。

根据你使用的模型和GPU，可能需要调整批量大小，以避免内存溢出错误。设置这两个参数后，笔记的其余部分应该可以顺利运行：

model_checkpoint = "facebook/wav2vec2-base"  # 设置模型检查点为facebook/wav2vec2-base
batch_size = 32  # 设置批量大小为32<

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