# エンドツーエンド処理

GENIEは、電子健康記録（EHR）の自由テキストを構造化し、生物医学的命名エンティティとその関連属性を抽出することを目的としたエンドツーエンドモデルです。

Donutアーキテクチャをファインチューニングした実験用モデルで、請求書や領収書の画像をXMLまたはJSONデータ構造に変換するために特別に設計されており、従来のOCRエンジンを必要としません。

ESPnetフレームワークでトレーニングされた音声強調モデルで、chime4データセットを使用してトレーニングされ、シングルチャネル音声強調タスクに適しています。

これはOpenSLRデータセットでファインチューニングされたfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルで、クメール語(km)の自動音声認識タスク専用に設計されています。