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キーワード検出

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Wav2vec2 Base Superb Ks
wav2vec2アーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、キーワード検出タスクに適しています。
音声分類 Transformers
W
Xenova
21
1
Wav2vec2 Base Finetuned Ks
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-baseをsuperbデータセットでファインチューニングした音声認識モデル、精度98.34%
音声認識 Transformers
W
marcatanante1
13
0
Wav2vec2 Base Finetuned Ks
Apache-2.0
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認識モデルで、精度は98.15%
音声分類 Transformers
W
ngeg2015
14
0
Trillsson3 Ft Keyword Spotting 12
TRillsson3アーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、キーワード検出タスクに微調整され、評価セットで91.5%の精度を達成しました。
音声分類 Transformers
T
vumichien
32
1
Wav2vec2 Keyword Spotting Int8
wav2vec2アーキテクチャに基づく音声キーワード検出モデルで、Optimum OpenVINOによる量子化最適化が施されています
音声認識 Transformers
W
sampras343
17
0
Wav2vec2 Base Ft Keyword Spotting Int8
wav2vec2アーキテクチャに基づく音声キーワード検出モデル、OpenVINO量子化で最適化
音声認識 Transformers
W
dkurt
14
2
Wav2vec2 Base Superb Ks
Apache-2.0
wav2vec2-baseをベースとしたSUPERBキーワード検出モデル、16kHz音声専用に設計
音声認識 Transformers 英語
W
superb
5,820
15
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