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@@ -53,16 +53,23 @@ for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
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print("Prediction:", predicted_sentence)
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```
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In the table below I report the Character Error Rate (CER) of the model tested on [TEDxJP-10K](https://github.com/laboroai/TEDxJP-10K) dataset.
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| Model | CER |
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| 61 |
| ------------- | ------------- |
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| 62 |
| Ivydata/wav2vec2-large-xlsr-53-japanese | **27.87%** |
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| 63 |
| jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-japanese | 34.18% |
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| 64 |
| vumichien/wav2vec2-large-xlsr-japanese | 37.72% |
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## Citation
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If you want to cite this model you can use this:
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print("Prediction:", predicted_sentence)
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## Test Result
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In the table below I report the Character Error Rate (CER) of the model tested on [TEDxJP-10K](https://github.com/laboroai/TEDxJP-10K) dataset.
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| Model | CER |
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| ------------- | ------------- |
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| 61 |
| Ivydata/wav2vec2-large-xlsr-53-japanese | **27.87%** |
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| 62 |
| jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-japanese | 34.18% |
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| 63 |
| vumichien/wav2vec2-large-xlsr-japanese | 37.72% |
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### Test Inference Examples
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| Reference | Prediction |
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| ------------- | ------------- |
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| ただ選択するのではなくどう考えて選択をするのか | ただ洗濯するのではなくどう考えて洗択をするのか |
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| この巨大な構造物を宇宙に作ることができた人間 | この巨大な構造物を宇宙に作ることができた人間 |
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| 何かしら嫌いになっていってしまったわけですよね | 何にかしら気段になっっていってしまったおけどすね |
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| そんな僕だからこそ言えることは筋肉を変えれば自分が変わってくるし | んな僕らからこスえることは筋肉を変えれば自分が変わってくし |
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| そうするとその言葉を使って未来のイメージを形作っていくことができると | そうするとその言葉を使って未来のイメーージを形作っていことができると |
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## Citation
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If you want to cite this model you can use this:
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