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Wav2vec2 Base Cv

jiobiala24によって開発
facebook/wav2vec2-baseをcommon_voiceデータセットで微調整した音声認識モデル
ダウンロード数 24
リリース時間 : 3/8/2022

モデル概要

これは音声認識タスク用のモデルで、wav2vec2アーキテクチャに基づき、common_voiceデータセットで微調整されています。

モデル特徴

効率的な微調整
事前学習済みのwav2vec2-baseモデルを基に微調整を行い、common_voiceデータセットでの認識精度を向上させました
良好な性能
評価セットで0.3804の単語誤り率(WER)を達成し、良好な性能を示しています
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ウォームアップ戦略を使用し、トレーニングプロセスを安定させました

モデル能力

音声からテキストへ
自動音声認識

使用事例

音声文字起こし
音声から文字へ
音声内容をテキスト形式に変換します
単語誤り率0.3804
音声アシスタント
音声コマンド認識
ユーザーの音声コマンドを認識し理解します
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