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Wav2vec2 Base Timit Demo
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28.25%の単語誤り率を達成
ダウンロード数 21
リリース時間 : 4/20/2022
モデル概要
これは英語音声認識用の事前学習モデルで、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、自動音声認識(ASR)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28.25%の単語誤り率(WER)を達成
wav2vec2アーキテクチャ採用
facebookのwav2vec2-baseをベースモデルとして使用
エンドツーエンド学習
生の音声から直接音声表現を学習し、手動の特徴抽出が不要
モデル能力
英語音声認識
音声からテキストへの変換
自動音声転写
使用事例
音声転写
会議議事録
会議録音を自動的に文字記録に変換
約71.75%の精度
音声メモ
音声メモを検索可能なテキストに変換
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