W

Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

moaiz237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、デモンストレーション用
ダウンロード数 24
リリース時間 : 4/30/2022

モデル概要

このモデルは音声認識(ASR)モデルで、音声をテキストに変換できます。wav2vec2アーキテクチャに基づき、TIMIT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ます。

モデル特徴

効率的な音声認識
wav2vec2アーキテクチャに基づき、効率的な音声からテキストへの変換能力を提供
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され、英語音声認識性能を最適化
軽量デプロイ
ベースモデルはリソースが限られた環境でのデプロイに適しています

モデル能力

英語音声認識
音声からテキストへの変換
音声コンテンツ分析

使用事例

音声文字起こし
会議議事録自動文字起こし
会議録音を自動的に文字記録に変換
音声コマンド認識
音声コマンドを認識して実行
教育
言語学習支援
言語学習者の発音とリスニング練習を支援
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase