C

Ctrlv Wav2vec2 Tokenizer

prosephによって開発
facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声認識モデルで、評価セットで31.38%の単語誤り率を達成
ダウンロード数 25
リリース時間 : 4/20/2022

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、音声をテキストに変換するタスクに適しています

モデル特徴

効率的なファインチューニング
wav2vec2-baseモデルをベースにファインチューニングし、比較的小さなデータセットでも良好な結果を達成
低単語誤り率
評価セットで31.38%の単語誤り率を達成し、ベースモデルよりも優れた性能
最適化されたトレーニング
線形学習率スケジューリングと1000ステップのウォームアップを使用し、安定した効率的なトレーニングプロセス

モデル能力

音声からテキストへの変換
自動音声認識

使用事例

音声文字起こし
会議議事録
会議の録音を自動的に文字起こし
約68.62%の精度 (31.38% WERに基づく)
音声メモ
音声メモを検索可能なテキストに変換
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