# wav2vec2の微調整

wav2vec2に基づくセルビア語のスマートホーム音声コマンド認識モデルで、7種類の制御コマンドを認識できます。

大規模な日本語自動音声認識コーパスReazonSpeech v2.0を基に微調整されたwav2vec 2.0 Baseモデルで、日本語自動音声認識タスクに適しています。

facebook/wav2vec2-baseを微調整した音声感情分類モデルで、音声中の感情状態を分析するために使用されます

wav2vec2ベースの音声認識モデルで、アムハラ語向けに音素レベルで微調整されています

wav2vec2-baseを微調整した音声感情分類モデルで、話者の感情状態を識別するために使用されます。

facebook/wav2vec2-large-nl-voxpopuliモデルを基に微調整した英語音声認識モデルで、Common Voice 7.0トレーニングセットを使用して学習されています。

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに微調整された成人と子供の音声分類モデルで、正解率は94.04%に達します。

Harveenchadha/vakyansh - wav2vec2 - bengali - bnm - 200をベースに微調整したベンガル語自動音声認識(ASR)モデル

wav2vec2-large-xls-r-300mアーキテクチャに基づくスペイン語音声認識モデルで、汎用音声データセットで微調整され、単語誤り率（WER）は0.1791です。

これはwav2vec2-large-xlsr-53モデルをcommon_voiceデータセットで微調整した中国語（普通話）の音声認識モデルです。

このモデルは、facebook/wav2vec2-baseを未知のデータセットで微調整したバージョンで、ロシア語音声処理タスクに適しています。

facebook/wav2vec2-baseモデルをTIMITデータセットで微調整した音声認識モデルで、主に英語の音声を文字に変換するタスクに使用されます。