AI NEWS.ccAI는 지금, 미래는 업데이트 중
♡ 저장한 도구 0
AI NEWS · 모델 정보기능을 이해하고 근거 있게 선택하세요. ↗기본 정보 우선 등록 · 상세 정보 지속 보완
THE AI MODEL DIRECTORY 모델 탐색을 시작하세요

나에게 맞는 AI 모델을 찾아보세요.

언어부터 이미지, 오픈 웨이트부터 API까지. 기능과 실제 비용을 비교하세요.
다음 아이디어에 맞는 AI를 찾아보세요.

인기 검색
84,995 개 모델13202 개 제공사 / 게시자45 개 기능 분류465개 비교 가능 요금 · 30개 공개 평가
T텍스트 생성▧이미지 생성▷영상 생성⌘코드 생성◖음성 합성♫음악 생성⬡3D 모델링▤문서 분석
DISCOVER & COMPARE

AI 모델 탐색 1496

주목할 모델을 찾아보세요

This model is a fine-tuned version of the wav2vec2-large-robust model. It has been pretrained on: - Libri-Light: open-source audio books from the LibriVox project; clean, read-out audio data - CommonVoice: crowd-source collected audio data; read-out text snippets - Switchboard: telephone speech corpus; noisy telephone data - Fisher: conversational telephone speech; noisy telephone data - Librispeech: open-source read-out audio data.

번역 대기 중 · 원문 표시

음성 인식
입력 오디오→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

Authors: Wei-Ning Hsu, Anuroop Sriram, Alexei Baevski, Tatiana Likhomanenko, Qiantong Xu, Vineel Pratap, Jacob Kahn, Ann Lee, Ronan Collobert, Gabriel Synnaeve, Michael Auli **Abstract** Self-supervised learning of speech representations has been a very active research area but most work is focused on a single domain such as read audio books for which there exist large quantities of labeled and unlabeled data. In this paper, we explore more general setups where the domain of the unlabeled data for pre-training data differs from the domain of the labeled data for fine-tuning, which in turn may differ from the test data domain. Our experiments show that using target domain data during pre-training leads to large performance improvements across a variety of setups. On a large-scale competitive setup, we show that pre-training on unlabeled in-domain data reduces the gap between models trained on in-domain and out-of-domain labeled data by 66%-73%. This has obvious practical implications since it is much easier to obtain unlabeled target domain data than labeled data. Moreover, we find that pre-training on multiple domains improves generalization performance on domains not seen during training. Code and models will be made available at this https URL. The original model can be found under https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/wav2vec#wav2vec-20.

번역 대기 중 · 원문 표시

음성 인식
입력 오디오→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗

This checkpoint leverages the pretrained checkpoint wav2vec2-large-lv60 and is fine-tuned on CommonVoice to recognize phonetic labels in multiple languages. When using the model make sure that your speech input is sampled at 16kHz. Note that the model outputs a string of phonetic labels. A dictionary mapping phonetic labels to words has to be used to map the phonetic output labels to output words. **Abstract** Recent progress in self-training, self-supervised pretraining and unsupervised learning enabled well performing speech recognition systems without any labeled data. However, in many cases there is labeled data available for related languages which is not utilized by these methods. This paper extends previous work on zero-shot cross-lingual transfer learning by fine-tuning a multilingually pretrained wav2vec 2.0 model to transcribe unseen languages. This is done by mapping phonemes of the training languages to the target language using articulatory features. Experiments show that this simple method significantly outperforms prior work which introduced task-specific architectures and used only part of a monolingually pretrained model.

번역 대기 중 · 원문 표시

음성 인식
입력 오디오→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
자세히 보기 ↗
출처 / 문서 ↗
COST EXPLORER

좋은 모델, 명확한 비용.

비용 분석

월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.

1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교

수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.

MODEL HANDBOOK

이해하고 선택하세요

선택 가이드 및 FAQ
API 요금은 어떻게 비교하나요?+

입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

AI NEWS · 정보에서 선택으로

뉴스로 흐름을, 도구로 효율을, 모델로 가능성을.

AI 뉴스 탐색 ↗AI 도구 찾기 ↗