wav2vec2-XLS-R-300m-konkaniオープンソース音声認識モデル - 音声イベントを高精度に処理する

Wav2vec2 XLS R 300m Konkani

StephennFernandesによって開発

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをプライベートデータセットでファインチューニングした自動音声認識モデルで、ロバストな音声イベント処理能力を備えています。

ダウンロード数 74

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは自動音声認識（ASR）システムで、ファインチューニングにより音声内容を正確に認識し、騒がしい環境でもロバスト性を維持できます。

ロバスト音声認識

騒がしい環境でも音声内容を正確に認識できます。

効率的なトレーニング

混合精度トレーニングと勾配累積技術を使用し、トレーニング効率を最適化します。

ファインチューニング最適化

プライベートデータセットでファインチューニングし、特定の音声認識ニーズに適応します。

音声からテキストへの変換

騒がしい環境での音声認識

多言語音声認識（推論）

音声文字起こし

会議議事録

会議内容を自動的に文字起こしし、テキスト記録を生成します。

高精度な文字起こし結果で、後続の編集と分析をサポートします。

音声アシスタント

スマートアシスタント

スマートデバイスでの音声コマンド認識に使用されます。

騒がしい環境でもユーザーのコマンドを正確に認識できます。

パラメータ	詳細
learning_rate	3e-4
train_batch_size	32
eval_batch_size	16
seed	42
gradient_accumulation_steps	2
total_train_batch_size	128
optimizer	Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
lr_scheduler_type	linear
lr_scheduler_warmup_steps	800
num_epochs	30
mixed_precision_training	Native AMP