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Speech Accent Classification
Wav2Vec2アーキテクチャに基づく音声認識の基本モデルで、960時間の英語音声データでトレーニングされており、音声分類タスクに適しています。
ダウンロード数 40
リリース時間 : 5/26/2023
モデル概要
このモデルはTransformerアーキテクチャに基づく音声処理モデルで、特に英語の音声分類タスク（アクセント分類など）に特化しています。
モデル特徴
効率的な音声特徴抽出
人手で特徴を設計する必要なく、効果的な音声特徴表現を自動的に学習できます。
転移学習能力
事前学習モデルとして利用可能で、下流の音声タスクでファインチューニングできます。
英語音声最適化
英語音声データに特化してトレーニングと最適化が行われています。
モデル能力
音声特徴抽出
音声分類
アクセント認識
使用事例
音声分析
アクセント分類
異なる英語のアクセントを識別・分類
特定のデータセットで高い精度を達成
音声認識前処理
音声認識システムのフロントエンド特徴抽出器として利用
PyTorchおすすめAIモデル
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Transformers 英語C
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6
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R
uer
2,694
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