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-title: Itelmen Asr Fold1
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+title: Itelmen ASR Fold 1
+emoji: 🎙️
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-sdk_version: 6.2.0
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-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🎙️ イテリメン語 自動音声認識システム (Fold 1 - 最良モデル)
+
+イテリメン語（絶滅危惧言語）の音声を文字起こしするAIシステムです。
+
+## 🏆 性能指標（Fold 1 最良モデル）
+
+| メトリクス | スコア | 評価 |
+|----------|--------|------|
+| **CER (文字誤り率)** | **5.23%** | 🟢 優秀 |
+| **Epoch** | 54 | Early stopped |
+| **訓練データ** | 240サンプル | Fold 1 training set |
+| **評価方法** | K-fold CV (Fold 1/3) | 話者独立 |
+
+## 📈 改善の歴史
+
+| モデル | CER | 改善幅 | ステータス |
+|--------|-----|--------|-----------|
+| **Fold 1（本モデル）** | **5.23%** | **-23.31pt** | ✅ **最良** |
+| Fold 0 | 9.40% | -19.14pt | ✅ 完了 |
+| パイロット版 (Phase 6) | 28.54% | baseline | ⚠️ 旧版 |
+| ゼロショット | 53.06% | - | 📊 参考 |
+
+**総改善**: パイロット版から **81.7%相対改善** (28.54% → 5.23%)
+
+## ✨ 新機能
+
+### 文字レベル差分表示（ハイライト機能）
+
+正解テキストと転写結果の差異を可視化：
+
+- 🟢 **緑色**: 正しく認識された文字
+- 🔴 **赤色（波線）**: 誤って認識された文字（置換）
+- 🔵 **青色（下線）**: 余計に挿入された文字
+- 🟠 **橙色（取り消し線）**: 欠損した文字
+
+この機能により、モデルの誤り傾向を直感的に把握できます。
+
+## 🔬 技術詳細
+
+### モデルアーキテクチャ
+- **ベースモデル**: facebook/mms-1b-all (Massively Multilingual Speech)
+- **パラメータ数**: 1.4B (14億パラメータ)
+- **アーキテクチャ**: Wav2Vec2 + CTC (Connectionist Temporal Classification)
+- **入力**: 16kHz モノラル音声
+- **出力**: IPA（国際音声記号）テキスト
+
+### トレーニング詳細（Fold 1）
+- **訓練サンプル**: 240 (Fold 1 training set)
+- **検証サンプル**: 120 (Fold 1 validation set)
+- **データ拡張**: Speed perturbation (0.9x, 1.1x)
+- **Epochs**: 57 (early stopped at 54)
+- **Learning rate**: 3e-5
+- **Batch size**: 16 (effective, with gradient accumulation)
+- **Optimizer**: AdamW
+- **Hardware**: NVIDIA T600 (4GB VRAM)
+- **Training time**: ~3 days
+
+### 評価
+- **評価方法**: 3-fold speaker-independent cross-validation
+- **デコーディング**: Greedy decoding
+- **メトリクス**: CER, WER (jiwer)
+
+## 📖 イテリメン語について
+
+### 言語情報
+- **名称**: イテリメン語 (Itelmen / Итэнмэн)
+- **ISO 639-3**: itl
+- **地域**: ロシア・カムチャツカ半島
+- **言語系統**: チュクチ・カムチャツカ語族
+- **話者数**: 約100人以下（2010年国勢調査）
+- **UNESCO分類**: 極めて深刻な危機 (Critically Endangered)
+
+### 言語的特徴
+- **音韻**: 子音クラスター、口蓋化、咽頭化
+- **形態**: 抱合語、複雑な動詞活用
+- **文字**: キリル文字、IPA
+- **語順**: SOV（主語-目的語-動詞）
+
+### 保存活動
+このプロジェクトは、絶滅危惧言語の保存と記録を支援することを目的としています。
+音声認識技術により、言語資料のデジタル化と検索を容易にし、言語復興活動を支援します。
+
+## 🚀 使い方
+
+### Webインターフェース
+
+1. **音声をアップロード**
+   - ファイルをアップロード、または
+   - マイクで録音
+
+2. **正解テキストを入力（オプション）**
+   - CER/WERを計算したい場合は入力
+   - 差分表示機能を使用
+
+3. **文字起こし実行**
+   - ボタンをクリックして処理開始
+
+4. **結果を確認**
+   - 文字起こしテキスト
+   - メトリクス（正解テキストを入力した場合）
+   - 文字レベル差分表示（ハイライト）
+
+### Python APIで使用
+
+```python
+from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
+import torchaudio
+
+# モデルをロード
+model_name = "sut0/mms-1b-itelmen-fold1"
+processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name)
+model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_name)
+
+# 音声をロード
+audio, sr = torchaudio.load("path/to/audio.wav")
+if sr != 16000:
+    resampler = torchaudio.transforms.Resample(sr, 16000)
+    audio = resampler(audio)
+
+# 転写
+inputs = processor(audio.squeeze(), sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)
+with torch.no_grad():
+    logits = model(inputs.input_values).logits
+
+predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
+transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)[0]
+print(transcription)
+```
+
+### 入力形式
+- **対応フォーマット**: WAV, MP3, FLAC, OGG
+- **推奨サンプルレート**: 16kHz
+- **推奨長さ**: 1-30秒
+
+### 出力形式
+- **テキスト**: IPA（国際音声記号）
+- **例**: `tinuʔn nineʔn nineʔn`
+
+## 📊 詳細な性能分析
+
+### Fold別性能比較
+
+| Fold | 訓練サンプル | 検証サンプル | Best Epoch | Best CER | ステータス |
+|------|-------------|-------------|-----------|----------|-----------|
+| Fold 0 | 240 | 120 | 56 | 9.40% | ✅ 完了 |
+| **Fold 1** | **240** | **120** | **54** | **5.23%** | ✅ **完了（最良）** |
+| Fold 2 | 240 | 120 | TBD | TBD | ⏳ 実行中 |
+
+### エラー分析
+
+主なエラー原因（Fold 1分析）:
+1. **空白認識**: 単語境界の誤認識
+2. **母音混同**: 類似音素の誤認識（e ↔ n ↔ a）
+3. **IPA特殊文字**: ʔ, ʲ, ɬ等の認識困難
+4. **子音混同**: χ ↔ x ↔ k
+
+## 🛠️ 開発履歴
+
+### Phase 7-4: Full-scale Experiments (2025-12)
+- ✅ Experiment 5, Trial 1/49
+- ✅ 3-fold cross-validation
+- ✅ Fold 0 completed (CER 9.40%)
+- ✅ **Fold 1 completed (CER 5.23%)** ← 本モデル
+- ⏳ Fold 2 in progress
+- 🔄 48 trials remaining
+
+### 今後の計画
+- 🔄 Fold 2, Fold 3 完了
+- 🔄 3-fold平均モデルのリリース
+- 🔄 残り48 trialsの実行
+- 🔄 Whisper, XLS-Rとの比較実験
+
+## 📚 参考文献
+
+### 音声認識
+- [Facebook MMS: Scaling Speech Technology to 1000+ Languages](https://ai.meta.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/)
+- [Wav2Vec2: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations](https://arxiv.org/abs/2006.11477)
+- [SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for ASR](https://arxiv.org/abs/1904.08779)
+
+### イテリメン語
+- [ELAR - Endangered Languages Archive](https://elar.soas.ac.uk/)
+- [Glottolog - Itelmen](https://glottolog.org/resource/languoid/id/itel1242)
+- [UNESCO Atlas of the World's Languages in Danger](http://www.unesco.org/languages-atlas/)
+
+## 🤝 貢献
+
+このプロジェクトはオープンソースです。改善提案やバグ報告を歓迎します。
+
+### できること
+- 音声データの提供
+- モデルの改善提案
+- バグ報告
+- ドキュメントの改善
+
+## 📄 ライセンス
+
+MIT License
+
+モデルはfacebook/mms-1b-allをファインチューニングしたものです。
+ベースモデルのライセンスに従ってください。
+
+## 📧 お問い合わせ
+
+質問やフィードバックは、Hugging Face Discussionsでお願いします。
+
+---
+
+**プロジェクト**: イテリメン語ASRシステム Phase 7
+**作成**: 2025年12月
+**モデルバージョン**: Fold 1 (Experiment 5, Trial 1/49)
+**CER**: 5.23% (K-fold CV Fold 1)
+**最終更新**: 2025-12-24
+**ステータス**: Fold 1 完了 ✅ | Fold 2 実行中 ⏳
+
+---
+
+## 🎓 引用
+
+このシステムを研究で使用する場合は、以下のように引用してください:
+
+```bibtex
+@misc{itelmen-asr-fold1-2025,
+  title={Itelmen Language Automatic Speech Recognition System (Fold 1)},
+  author={sut0},
+  year={2025},
+  publisher={Hugging Face},
+  howpublished={\url{https://huggingface.co/spaces/sut0/itelmen-asr-fold1}},
+  note={CER: 5.23\%, 3-fold cross-validation Fold 1}
+}
+```
+
+---
+
+**🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)**
+
+**作成者**: Claude Sonnet 4.5
+**デプロイ先**: Hugging Face Spaces
+**モデルリポジトリ**: https://huggingface.co/sut0/mms-1b-itelmen-fold1
+**Space URL**: https://huggingface.co/spaces/sut0/itelmen-asr-fold1