42MARU
Ko Spelling Wav2vec2 Conformer Del 1s
Table of Contents - ko-spelling-wav2vec2-conformer-del-1s - Table of Contents - Model Details - Evaluation - How to Get Started With the Model Model Details - Model Description: 해당 모델은 wav2vec2-conformer base architecture에 scratch pre-training 되었습니다. Wav2Vec2ConformerForCTC를 이용하여 KsponSpeech에 대한 Fine-Tuning 모델입니다. - Dataset use AIHub KsponSpeech Datasets는 해당 Data를 전처리하여 임의로 만들어 사용하였습니다. del-1s의 의미는 1초 이하의 데이터 필터링을 의미합니다. 해당 모델은 철자전사 기준의 데이터로 학습된 모델입니다. (숫자와 영어는 각 표기법을 따름) - Developed by: TADev (@lIlBrother, @ddobokki, @jp42maru) - Language(s): Korean - License: apache-2.0 - Parent Model: See the wav2vec2-conformer for more information about the pre-trained base model. (해당 모델은 wav2vec2-conformer base architecture에 scratch pre-training 되었습니다.) Evaluation Just using `loadmetric("wer")` and `loadmetric("wer")` in huggingface `datasets` library How to Get Started With the Model KenLM과 혼용된 Wav2Vec2ProcessorWithLM 예제를 보시려면 42maru-kenlm 예제를 참고하세요 Beam-100 Result (WER): | "clean" | "other" | | ------- | ------- | | 22.01 | 27.34 |