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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab6
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データセットで訓練され、単語誤り率(WER)は0.5282です。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 5/1/2022
モデル概要
英語音声認識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き、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
低い単語誤り率
評価データセットで0.5282の単語誤り率(WER)を達成し、優れた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。
効率的な訓練
混合精度訓練と線形学習率スケジューラを使用し、訓練効率が高いです。
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
約47.18%の精度 (WER=0.5282)
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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