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Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
W
Wav2vec2 Base 20sec Timit And Dementiabank
shieldsによって開発
facebook/wav2vec2-baseをベースに微調整された音声認識モデルで、TIMITとDementiaBankデータセットで訓練され、英語の音声認識タスクに適しています。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはwav2vec2-baseの微調整バージョンで、英語の音声認識に特化し、特にTIMITとDementiaBankデータセットに対して最適化されています。
モデル特徴
効率的な微調整
wav2vec2-baseモデルをベースに微調整し、特定のデータセットで良好な認識結果を得ました。
低単語誤り率
評価セットで0.2313の単語誤り率(WER)を達成し、良好な性能を示しました。
混合精度訓練
ネイティブAMPを使用して混合精度訓練を行い、訓練効率を向上させました。
モデル能力
英語の音声認識
音声をテキストに変換
使用事例
医療健康
認知症の音声分析
認知症患者の音声特徴の分析に使用できます
音声認識アプリケーション
英語の音声文字起こし
英語の音声内容をテキストに変換します
単語誤り率0.2313
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