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Wav2vec2 Base Demo Colab
facebook/wav2vec2-baseをベースに微調整した音声認識モデルで、特定のデータセットで学習され、単語誤り率（WER）は0.3391です。
ダウンロード数 24
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、音声認識タスクに特化しており、音声をテキストに変換することができます。
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで0.3391の単語誤り率（WER）を達成し、優れた性能を示します。
wav2vec2-baseをベースに微調整
facebook/wav2vec2-baseモデルをベースに微調整され、強力な音声特徴抽出能力を引き継いでいます。
効率的な学習
混合精度学習と線形学習率スケジューリングを使用しており、学習効率が高いです。
モデル能力
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
会議の録音を自動的に文字記録に変換する
精度が高く、単語誤り率は0.3391
音声メモ
音声メモを編集可能なテキストに変換する
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