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Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseをTIMITデータセットでファインチューニングした音声認識モデルで、Google Colab環境でトレーニングされました。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 6/30/2022
モデル概要
英語音声認識用のファインチューニングモデルで、wav2vec2アーキテクチャに基づき、音声からテキストへの変換タスクに適しています。
モデル特徴
効率的なファインチューニング
TIMITデータセットでファインチューニングすることで、元のwav2vec2-baseモデルの音声認識性能を大幅に向上させました
Google Colab互換
モデルのトレーニングプロセスはGoogle Colab環境に最適化されており、迅速な展開と実験が可能です
比較的軽量
wav2vec2-baseアーキテクチャに基づいており、より大きなモデルと比べてリソースが限られた環境に適しています
モデル能力
英語音声認識
音声からテキストへの変換
音響特徴抽出
使用事例
音声処理
音声文字起こし
英語の音声コンテンツをテキストに変換します
単語誤り率(WER)は0.3437
音声コマンド認識
簡単な音声コマンドや指示を認識します
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