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DistilWav2Vec2 Adult/Child Speech Classifier is an audio classification model based on the wav2vec 2.0 architecture. This model is a distilled version of wav2vec2-adult-child-cls on a private adult/child speech classification dataset. This model was trained using HuggingFace's PyTorch framework. All training was done on a Tesla P100, provided by Kaggle. Training metrics were logged via Tensorboard. Do consider the biases which came from pre-training datasets that may be carried over into the results of this model.

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Wav2Vec2 LJSpeech Gruut is an automatic speech recognition model based on the wav2vec 2.0 architecture. This model is a fine-tuned version of Wav2Vec2-Base on the LJSpech Phonemes dataset. Instead of being trained to predict sequences of words, this model was trained to predict sequence of phonemes, e.g. `["h", "ɛ", "l", "ˈoʊ", "w", "ˈɚ", "l", "d"]`. Therefore, the model's vocabulary contains the different IPA phonemes found in gruut. This model was trained using HuggingFace's PyTorch framework. All training was done on a Google Cloud Engine VM with a Tesla A100 GPU. All necessary scripts used for training could be found in the Files and versions tab, as well as the Training metrics logged via Tensorboard.

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オープンウェイトは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。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシー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。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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