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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab30

hassnainによって開発
facebook/wav2vec2-baseモデルを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、30エポック訓練後の単語誤り率(WER)は0.6534を達成
ダウンロード数 17
リリース時間 : 5/1/2022

モデル概要

これは英語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おり、音声から文字への変換タスクに適しています

モデル特徴

効率的なファインチューニング
事前訓練済みのwav2vec2-baseモデルを基にファインチューニングしており、少量の訓練データでも良好な性能を得られます
低い単語誤り率
評価セットで0.6534の単語誤り率(WER)を達成し、良好な性能を示しています
軽量
baseバージョンのwav2vec2アーキテクチャを基にしており、リソースが限られた環境での展開に適しています

モデル能力

英語音声認識
音声から文字への変換
音声内容の文字起こし

使用事例

音声文字起こし
会議議事録
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65.34%
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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