Wav2vec2 Base Toy Train Data Fast 10pct
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseを未知の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で、トレーニングには10%のデータサブセットが使用されました。
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リリース時間 : 3/26/2022
モデル概要
自動音声認識(ASR)のためのファインチューニングモデルで、wav2vec2アーキテクチャに基づき、英語の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
効率的なトレーニング
10%のデータサブセットを使用してトレーニングを行い、迅速なプロトタイプ開発に適しています
wav2vec2アーキテクチャベース
Facebook研究チームが開発した先進的な音声表現学習アーキテクチャを採用
線形学習率スケジューリング
トレーニングプロセスで線形学習率スケジューリングとウォームアップ戦略を採用
モデル能力
英語音声認識
音響特徴抽出
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
英語の会議録音を自動的にテキスト記録に変換
単語誤り率(WER)約0.7175
音声メモ
個人の音声メモを検索可能なテキストに変換
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