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Wav2vec2 Base Timit Ali Hasan Colab
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データセットでトレーニング済み
ダウンロード数 25
リリース時間 : 4/30/2022
モデル概要
このモデルはwav2vec2-baseのファインチューニング版で、英語音声認識タスクに特化しています。モデルカード情報は限られていますが、基本アーキテクチャとトレーニングデータから推測すると、英語音声からテキストへの変換アプリケーションに適している可能性があります。
モデル特徴
wav2vec2アーキテクチャベース
Facebookが開発した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
TIMITデータセットでファインチューニング
TIMIT英語音声データセットでファインチューニングされており、英語音声認識タスクに適している可能性が高い
軽量モデル
wav2vec2-baseアーキテクチャを基にしており、大規模モデルと比べて軽量でリソースが限られた環境に適しています
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
英語音声の書き起こし
英語音声コンテンツをテキストに変換
単語誤り率(WER)は1.0（評価セットに基づく）
教育アプリケーション
英語発音評価
英語学習者の発音評価システムに使用可能
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