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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1
このモデルは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、評価セットの単語誤り率(WER)は0.2574です。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 5/1/2022
モデル概要
英語音声認識用の事前学習モデルで、wav2vec2アーキテクチャを基にファインチューニングされており、自動音声認識(ASR)タスクに適しています。
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで0.2574の単語誤り率(WER)を達成し、良好な性能を示します。
wav2vec2アーキテクチャ採用
facebookのwav2vec2-baseモデルを基盤アーキテクチャとして採用し、強力な音声特徴抽出能力を有します。
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。
モデル能力
英語音声認識
音声からテキストへの変換
連続音声認識
使用事例
音声文字起こし
会議議事録の自動文字起こし
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25.74%
音声メモ変換
英語の音声メモを編集可能なテキストに変換
音声アシスタント
英語音声コマンド認識
英語の音声コマンドを認識・理解するために使用
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