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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

shumailによって開発
facebook/wav2vec2-baseモデルをベースに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と評価が行われました。
ダウンロード数 24
リリース時間 : 4/30/2022

モデル概要

このモデルはwav2vec2アーキテクチャに基づく音声認識モデルで、英語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

wav2vec2アーキテクチャ採用
facebook/wav2vec2-baseをベースモデルとして使用し、優れた音声特徴抽出能力を備えています。
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、特定シナリオでの認識精度を向上させました。
軽量
baseバージョンをベースにしており、モデルサイズが適度で、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
音声からテキストへの変換

使用事例

音声文字起こし
会議議事録
英語の会議録音を文字記録に変換
音声メモ
個人の音声メモを編集可能なテキストに変換
教育
発音評価
英語学習者の発音評価と矯正に使用
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