Wav2vec2 Base Bg Voxpopuli V2

🚀 Wav2Vec2-base-VoxPopuli-V2

このモデルは、FacebookのWav2Vec2のベースモデルで、VoxPopuliコーパスの17.6kの未ラベルデータを用いて、ブルガリア語（bg） でのみ事前学習されています。

このモデルは、16kHzでサンプリングされた音声オーディオで事前学習されています。モデルを使用する際には、音声入力も16kHzでサンプリングされていることを確認してください。

✨ 主な機能

• ブルガリア語の音声データに特化した事前学習が行われています。
• 音声認識タスクに利用するために、ラベル付きのテキストデータでのファインチューニングが可能です。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは音声のみで事前学習されているため、トークナイザーがありません。音声認識にこのモデルを使用するには、トークナイザーを作成し、ブルガリア語のラベル付きテキストデータでモデルをファインチューニングする必要があります。モデルのファインチューニング方法についての詳細な説明は、このブログを参照してください。

論文情報

論文: VoxPopuli: A Large-Scale Multilingual Speech Corpus for Representation Learning, Semi-Supervised Learning and Interpretation 著者: Changhan Wang, Morgane Riviere, Ann Lee, Anne Wu, Chaitanya Talnikar, Daniel Haziza, Mary Williamson, Juan Pino, Emmanuel Dupoux （Facebook AI）

その他情報

詳細な情報については、公式ウェブサイト こちら を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。

🔧 技術詳細

⚠️ 重要注意

このモデルは16kHzでサンプリングされた音声オーディオで事前学習されています。使用する際には、音声入力も16kHzでサンプリングされていることを確認してください。

💡 使用アドバイス

音声認識にこのモデルを使用するには、トークナイザーを作成し、ブルガリア語のラベル付きテキストデータでモデルをファインチューニングする必要があります。詳細な手順は、このブログを参照してください。