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This a the demonstration of a fine-tuned Wav2vec model for Portuguese using the following [CORAA dataset](https://github.com/nilc-nlp/CORAA)
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#### Transcription examples
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| É comum os usuários confundirem software livre com software livre | É comum os __usuares__ __confunder em__ __softwerlivr__ com __softwerlivre__ |
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| Ele fez tanto ghostwriting que ele começa a se sentir como um fantasma também | Ele fez tanto __golstraitn__ que ele __começou__ a se sentir como um fantasma também |
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| Arnold apresentou um gráfico mostrando quantas cegonhas ele havia contado nos últimos dez anos | Arnold apresentou um gráfico mostrando quantas __segonhas__ ele havia contado nos últimos dez anos |
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| Mais cedo ou mais tarde eles descobrirão como ler esses hieróglifos | Mais __sedo__ ou mais tarde eles descobriram como __de__ esses __ierogrôficos__ |
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| Viver juntos compartilhar objetivos e ter um bom relacionamento | __E ver__ juntos __signafica__ viver juntos ou __fartlhar__ objetivos ter um bom __relacionamentoo__ |
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| Da mesma forma uma patente pode impedir que concorrentes desenvolvam produtos similares | Da mesma forma uma patente pode impedir que concorrentes __desenvolva__ produtos similares |
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| Duas mulheres e uma menina levantam com troféus | Duas mulheres e uma menina levantam com __trofés__ |
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| Esse acrobata de circo deve ter um sistema vestibular bem treinado pensou o espectador | Esse acrobata de __cirko__ deve ter um sistema vestibular __bemtreinado__ pensou o espectador |
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| Durante a exposição o tribunal pode fazer quaisquer perguntas ou esclarecimentos que considere apropriados | Durante a exposição o tribunal pode fazer quaisquer perguntas ou esclarecimentos que considere __apropriado__ |
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## Imports and dependencies
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This a the demonstration of a fine-tuned Wav2vec model for Portuguese using the following [CORAA dataset](https://github.com/nilc-nlp/CORAA)
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## Imports and dependencies
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