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Wav2vec2 Base Timit Google Colab
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、評価セットで0.3355の単語誤り率(WER)を達成しました。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 5/23/2022
モデル概要
このモデルはwav2vec2-baseのファインチューニング版で、主に英語音声認識タスクに使用されます。
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで0.3355の単語誤り率(WER)を達成し、良好な性能を示しています。
wav2vec2アーキテクチャ採用
facebook/wav2vec2-baseをベースモデルとして採用し、強力な音声特徴抽出能力を有しています。
ファインチューニング最適化
30エポックのファインチューニング訓練により、特定タスクでの性能を最適化しました。
モデル能力
英語音声認識
音声からテキストへの変換
使用事例
音声文字起こし
会議議事録
英語の会議録音を自動的に文字記録に変換
約66.45%の精度(WER=0.3355)
音声メモ
英語の音声メモを検索可能なテキストに変換
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