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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
このモデルは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と評価が行われました。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 5/1/2022
モデル概要
Wav2Vec2アーキテクチャに基づく音声認識モデルで、英語の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
Wav2Vec2アーキテクチャベース
Facebookのwav2vec2-baseをベースモデルとして採用し、優れた音声特徴抽出能力を備えています
ファインチューニング最適化
TIMITデータセットでファインチューニングを行い、特定の音声認識タスク向けに最適化されています
中程度の性能
評価セットで0.4784の単語誤り率(WER)を達成
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
音声書き起こし
英語音声のテキスト化
英語の音声内容をテキストに変換
単語誤り率0.4784
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