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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 32 Epochs30
W
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 32 Epochs30
ying-tinaによって開発
facebook/wav2vec2-baseをベースに微調整した音声認識モデルで、TIMITデータセットで30エポック訓練しました。
ダウンロード数 22
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは英語音声認識用のwav2vec2ベース版の微調整モデルで、自動音声認識(ASR)タスクに適しています。
モデル特徴
効率的な微調整
wav2vec2-baseモデルをベースに効率的に微調整し、たった30エポックの訓練です。
低い単語誤り率
評価セットで0.3434の単語誤り率(WER)を達成しました。
軽量
wav2vec2-baseアーキテクチャをベースにしており、比較的軽量でデプロイに適しています。
モデル能力
英語音声認識
音声をテキストに変換
使用事例
音声文字起こし
会議記録
英語の会議録音を自動的に文字起こしします。
単語誤り率約34.34%
音声メモ
英語の音声メモをテキストに変換します。
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