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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab57
facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声認識モデルで、TIMITデータセットでトレーニングされ、単語誤り率(WER)は0.4593です。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 5/1/2022
モデル概要
これは英語の音声認識のための自動音声認識(ASR)モデルで、wav2vec2アーキテクチャを基にファインチューニングされています。
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで0.4593の単語誤り率(WER)を達成
wav2vec2アーキテクチャベース
facebook/wav2vec2-baseをベースモデルとしてファインチューニング
エンドツーエンドトレーニング
エンドツーエンドのトレーニングアプローチを採用し、音声からテキストへの直接的なマッピングを学習
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
会議議事録の文字起こし
英語の会議録音を自動的に文字記録に変換
単語誤り率約46%
音声コマンド認識
英語の音声コマンドを認識し実行可能なコマンドに変換
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