本文介绍了如何使用Hugging Face的预训练模型构建自动语音识别（ASR）系统，包括加载语音数据集、微调Wav2Vec2模型、评估模型性能（字错误率）以及实时语音转文本推断。通过安装必要库、预处理音频数据、定义训练参数和训练模型，实现了高效的ASR系统。

本研究利用Wav2Vec2和HuBERT模型自动提取扬声器情感识别的音频特征，结果在多个数据集上表现优异，并成功应用于呼叫中心的情感预测。

自动语音质量评估中，由于数据稀缺，大多数研究仅在二元分类等简单任务上取得良好结果。本文提出了一种新的方法，通过采用预训练的 Wav2Vec2 架构作为语音评估中的特征提取器，将学习系统从片段级别提升至音频级别，从而建立了一个新的基准，使得只使用 95 个训练样本可以实现对可懂度和严重程度得分的预测，平均均方误差分别为 0.73 和 1.15。结果表明，基于 ASR 的 Wav2Vec2...

通过最小的数据量，利用检索式语音转换和自监督表示的方法，对个性化语音识别模型进行训练，实现多语言视频内容转录和翻译的无障碍解决方案。