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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文讲解了如何使用Wav2Vec 2.0和Transformers训练语音识别模型。首先安装必要的Python包，如transformers、datasets和soundfile。然后，利用Mozilla的Common Voice数据集进行预处理，并下载Wav2Vec 2.0模型和处理器。接着，准备数据集并划分训练和测试集，创建自定义数据整理器以便训练时填充数据。最后，配置训练参数并开始模型训练。
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关键要点
- 本文讲解如何使用Wav2Vec 2.0和Transformers训练语音识别模型。
- 首先安装必要的Python包，如transformers、datasets和soundfile。
- 安装PyTorch包以适应你的环境。
- 使用Mozilla的Common Voice数据集进行预处理，确保音频数据符合Wav2Vec 2.0格式。
- 下载Wav2Vec 2.0模型和处理器，并准备数据集，移除不需要的列。
- 将数据集划分为训练集和测试集，以便进行评估。
- 创建自定义数据整理器以便训练时填充数据。
- 配置训练参数以加速训练过程，使用半精度（fp16）。
- 最后，开始模型训练并可使用代码评估模型性能。
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