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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
facebook/wav2vec2-base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で、単語誤り率(WER)は0.3382
ダウンロード数 24
リリース時間 : 3/20/2022
モデル概要
これは英語音声認識のためのモデルで、wav2vec2アーキテクチャを基にTIMITデータセットでファインチューニングされています。
モデル特徴
低単語誤り率
TIMIT評価セットで0.3382の単語誤り率(WER)を達成
wav2vec2アーキテクチャベース
facebookのwav2vec2-baseをベースモデルとして使用
軽量
baseバージョンで推論可能、計算リソース要求が比較的低い
モデル能力
英語音声認識
音声からテキスト変換
使用事例
音声書き起こし
英語音声転写
英語音声コンテンツをテキストに変換
単語誤り率0.3382
教育
発音評価
英語学習者の発音評価システムに利用可能
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
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Transformers 英語C
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98