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Wav2vec2 Base Demo Colab
facebook/wav2vec2-baseモデルを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31.42%の単語誤り率を達成
ダウンロード数 16
リリース時間 : 5/22/2022
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、音声認識タスクに特化しており、音声をテキストに変換するアプリケーションに適しています
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで31.42%の単語誤り率を達成し、良好な性能を示しています
wav2vec2-baseベースのファインチューニング
確立されたwav2vec2-baseアーキテクチャを基に最適化
効率的なトレーニング
混合精度トレーニングと線形学習率スケジューラを使用してトレーニングプロセスを最適化
モデル能力
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
会議の録音を自動的に文字記録に変換
約68.58%の精度 (31.42% WERに基づく)
字幕生成
動画コンテンツに自動的に字幕を生成
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