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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1
tahazakirによって開発
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1.0です。
ダウンロード数 24
リリース時間 : 4/30/2022
モデル概要
英語音声認識用の事前訓練済みモデルで、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、音声からテキストへの変換タスクに適しています。
モデル特徴
低単語誤り率
評価データセットで1.0の単語誤り率(WER)を達成し、優れた性能を発揮します。
wav2vec2アーキテクチャ採用
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有しています。
ファインチューニング版
TIMITデータセットでファインチューニングされており、特定の音声認識タスク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
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
高精度な文字起こし結果
音声メモの変換
音声メモを編集可能なテキストに変換
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