AIbase
JA
ホーム
Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab
W

Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab

Khalsuuによって開発
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをcommon_voiceのトルコ語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、評価セットで0.3907の単語誤り率を達成しました。
音声認識
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#トルコ語音声認識#大規模モデルのファインチューニング#低単語誤り率
ダウンロード数 22
リリース時間 : 3/24/2022

モデル概要

これはトルコ語に最適化された自動音声認識(ASR)モデルで、Facebookのwav2vec2-xls-r-300mアーキテクチャを基にファインチューニングされています。

モデル特徴

トルコ語最適化
トルコ語に特化してファインチューニングされており、トルコ語音声の認識精度が向上しています
大規模モデルベースのファインチューニング
Facebookの3億パラメータwav2vec2-xls-r大規模モデルを基にファインチューニングされており、強力な音声特徴抽出能力を継承しています
比較的低い単語誤り率
評価セットで0.3907の単語誤り率を達成し、良好な性能を示しています

モデル能力

トルコ語音声認識
音声からテキストへの変換
音声内容の文字起こし

使用事例

音声文字起こし
トルコ語会議議事録
トルコ語の会議録音を自動的に文字起こし
単語誤り率約39%
音声アシスタント
トルコ語音声アシスタントアプリケーション向け音声認識モジュール
教育
言語学習アプリ
トルコ語学習者の発音精度チェックを支援
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
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
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase