モデル紹介
The base model pretrained on 16kHz sampled speech audio. When using the model make sure that your speech input is also sampled at 16Khz. Note that this model should be fine-tuned on a downstream task, like Automatic Speech Recognition, Speaker Identification, Intent Classification, Emotion Recognition, etc... **Abstract** This paper is a study of performance-efficiency trade-offs in pre-trained models for automatic speech recognition (ASR). We focus on wav2vec 2.0, and formalize several architecture designs that influence both the model performance and its efficiency. Putting together all our observations, we introduce SEW (Squeezed and Efficient Wav2vec), a pre-trained model architecture with significant improvements along both performance and efficiency dimensions across a variety of training setups. For example, under the 100h-960h semi-supervised setup on LibriSpeech, SEW achieves a 1.9x inference speedup compared to wav2vec 2.0, with a 13.5% relative reduction in word error rate. With a similar inference time, SEW reduces word error rate by 25-50% across different model sizes. This code snippet shows how to evaluate **asapp/sew-d-tiny-100k-ft-ls100h** on LibriSpeech's "clean" and "other" test data.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。