Instructions to use kinouchi/japanese-quartznet-large with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- NeMo
How to use kinouchi/japanese-quartznet-large with NeMo:
# tag did not correspond to a valid NeMo domain.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
license: apache-2.0
datasets:
- reazon-research/reazonspeech
language:
- ja
metrics:
- cer
pipeline_tag: text-to-speech
Japanese QuartzNet Large
ReazonSpeech Large(5000h)で学習したQuartzNet Large モデルです。
非常に軽量なモデルです。
学習状況
WandBのレポートに学習曲線などをまとめています。
精度
こちらのASRモデルは 全て文字誤り率(CER)で評価しています。
Training set : 19.619 %
Validation set : 17.909 %
Test set :
Comming soon...