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Wav2vec2 Base BirdSet XCL

DBD-research-groupによって開発
wav2vec 2.0 は音声表現学習のための自己教師あり学習フレームワークで、ラベル付けされていない音声データから音声特徴を学習できます。
ダウンロード数 177
リリース時間 : 6/4/2024

モデル概要

wav2vec 2.0 は Transformer ベースの音声認識モデルで、自己教師あり学習によりラベル付けされていない音声データから音声表現を学習し、様々な音声処理タスクに適用可能です。

モデル特徴

自己教師あり学習
ラベル付けされていない音声データから音声表現を学習でき、ラベルデータへの依存を軽減します。
効率的な音声表現
Transformer アーキテクチャにより効率的な音声特徴表現を学習し、様々な下流タスクに適用可能です。
マルチタスク対応
音声認識、音声分類など様々な音声処理タスクに対応しています。

モデル能力

音声認識
音声表現学習
音声分類

使用事例

音声認識
自動音声文字起こし
音声をテキストに変換し、会議議事録や字幕生成などのシナリオに適用可能です。
高精度な音声文字起こし効果。
音声分類
鳥類音声分類
BirdSet データセットを使用して鳥類の音声を分類し、生態学研究に適用可能です。
異なる鳥類の鳴き声を正確に識別できます。
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