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+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ko
+library_name: nemo
+pipeline_tag: automatic-speech-recognition
+tags:
+- conformer-ctc
+metrics:
+- wer
+---
+# Conformer-ctc-medium-ko
+해당 모델은 [RIVA Conformer ASR Korean](https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/tao/models/speechtotext_ko_kr_conformer)을 AI hub dataset에 대해 파인튜닝을 진행했습니다. <br>
+Conformer 기반의 모델은 whisper와 같은 attention 기반 모델과 달리 streaming을 진행하여도 성능이 크게 떨어지지 않고, 속도가 빠르다는 장점이 있습니다.
+
+
+### dataset
+
+| 데이터셋 이름 | 데이터 샘플 수(train/test) |
+| --- | --- |
+| 고객응대음성 | 2067668/21092 |
+| 한국어 음성 | 620000/3000 |
+| 한국인 대화 음성 | 2483570/142399 |
+| 자유대화음성(일반남녀) | 1886882/263371 |
+| 복지 분야 콜센터 상담데이터 | 1096704/206470 |
+| 차량내 대화 데이터 | 2624132/332787 |
+| 명령어 음성(노인남여) | 137467/237469 |
+| 전체 | 10916423(13946시간)/1206588(1474시간) |
+
+
+## Training procedure
+
+### Training hyperparameters
+
+The following hyperparameters were used during training:
+- learning_rate: 1e-05
+- train_batch_size: 16
+- eval_batch_size: 16
+- num_train_epoch: 2
+- sample_rate: 16000
+- max_duration: 20.0
+
+### Training results
+
+| Training Loss | Epoch | Wer     |
+|:-------------:|:-----:|:-------:|
+| 9.09          |  1.0  | 11.51   |