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Wav2vec2 Base Timit Demo 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、英語音声からテキストへの変換タスクに適しています
ダウンロード数 28
リリース時間 : 5/14/2022
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、英語音声認識タスク専用に設計されており、TIMITデータセットで訓練され、英語音声をテキストに変換できます
モデル特徴
高効率音声認識
wav2vec2アーキテクチャに基づき、効率的な英語音声認識能力を提供
ファインチューニング最適化
TIMITデータセットで専門的にファインチューニングされ、認識精度が向上
軽量モデル
wav2vec2-baseアーキテクチャに基づき、比較的軽量ながら良好な性能
モデル能力
英語音声認識
音声からテキストへの変換
自動音声転写
使用事例
音声転写
会議議事録
英語会議録音を自動的に文字記録に変換
単語誤り率(WER)は0.3360
音声メモ
英語音声メモを検索可能なテキストに変換
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