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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab647
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0.4799の単語誤り率を達成しました。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 5/1/2022
モデル概要
これは音声認識タスク用のファインチューニングモデルで、wav2vec2アーキテクチャに基づいており、英語の音声からテキストへの変換に適しています。
モデル特徴
低い単語誤り率
評価セットで0.4799の単語誤り率を達成し、良好な性能を示しています
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、強力な音声特徴抽出能力を備えています
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、トレーニング効率が高い
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
英語の会議録音を文字記録に変換
単語誤り率約48%
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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