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Wav2vec2 Base Timit Demo Colab 1
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseを微調整した音声認識モデルで、TIMITデータセットで訓練され、評価セットの単語誤り率（WER）は0.3874です。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
wav2vec2アーキテクチャに基づく英語音声認識用の微調整モデルで、自動音声認識（ASR）タスクに適しています。
モデル特徴
低単語誤り率
評価セットで0.3874の単語誤り率（WER）を達成し、良好な性能を示します。
Wav2Vec2アーキテクチャに基づく
facebookのwav2vec2-baseをベースモデルとして採用し、優れた音声特徴抽出能力を持っています。
微調整訓練
TIMITデータセットで微調整され、特定の音声認識シーンに適しています。
モデル能力
英語音声認識
音声をテキストに変換
使用事例
音声文字起こし
会議記録の自動文字起こし
英語の会議録音を自動的に文字記録に変換します
単語誤り率約38.74%
音声指令認識
英語の音声指令を認識し、実行可能なコマンドに変換します
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