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W2v Timit Ft 4001
Wav2Vec 2.0アーキテクチャに基づく音声認識モデルで、TIMITデータセットで微調整されており、英語音声テキスト変換タスクに適しています
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Facebook Wav2Vec 2.0のバリアントで、TIMIT音声データセットに特化して微調整されており、高精度な英語音声認識に使用されます
モデル特徴
エンドツーエンド音声認識
従来の音声認識プロセスの音響特徴抽出ステップを必要とせず、生の音声波形から直接テキストを生成します
自己教師あり事前学習
大規模な教師なし事前学習と教師あり微調整の2段階のトレーニング方式を採用しています
コンテキスト認識
Transformerアーキテクチャは長距離の音声コンテキスト依存関係を捉えることができます
モデル能力
英語音声認識
音声波形直接処理
話者に依存しない認識
使用事例
音声書き起こし
会議議録の自動化
英語の会議録音を自動的に文字記録に変換します
TIMITテストセットで約5%の単語誤り率を達成
支援技術
音声制御インターフェース
障がい者向けに音声でデバイスを制御する認識能力を提供します
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