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Wav2vec2 Base Keyword Spotting
W
Wav2vec2 Base Keyword Spotting
anton-lによって開発
wav2vec2-baseモデルをsuperbデータセットでファインチューニングした音声キーワード認識モデルで、精度は98.43%を達成
ダウンロード数 14
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは音声キーワード認識用のファインチューニングモデルで、Facebookのwav2vec2-baseアーキテクチャを基にsuperbデータセットで訓練され、音声中のキーワードを効率的に認識できます。
モデル特徴
高精度
評価データセットで98.43%の精度を達成し、優れた性能を発揮
wav2vec2アーキテクチャ採用
Facebookがオープンソース化したwav2vec2-baseモデルを基本アーキテクチャとして採用
効率的な訓練
混合精度訓練や勾配蓄積などの技術を使用して訓練効率を最適化
モデル能力
音声キーワード認識
音声分類
使用事例
音声インタラクション
音声アシスタントのウェイクワード検出
'Hey Siri'などのデバイスウェイクワードを検出するために使用
特定のキーワードを高精度で認識
音声コマンド認識
音声コマンド中のキーワードを認識
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