WAV2VEC2は、HuggingfaceやGithubなどのオープンソースプラットフォームで利用できるMeta（以前のFacebook）によるテキストへのスピーチへの人気のあるモデルです。

Pythonでは、Huggingfaceの「Transformers」モデルでこのモデルの使用を開始できます。
`` `
 TransformersからImport WAV2VEC2Processor、WAV2VEC2FORCTC
 データセットからload_datasetをインポートします
 トーチをインポートします
 
 ＃モデルとトークネザーをロードします
 processor = wav2vec2processor.from_pretrained（ "facebook/wav2vec2-base-960h"））
 Model = WAV2VEC2FORCTC.FROM_PRETRAINED（ "Facebook/WAV2VEC2-BASE-960H"）
     
 ＃ダミーデータセットを読み込み、SoundFilesを読み取ります
 ds = load_dataset（ "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy"、 "clean"、split = "検証"））
 
 ＃トークン化
 input_values = processor（ds [0] ["audio"] ["array"]、return_tensors = "pt"、padding = "longest"）。input_values＃バッチサイズ1
 
 ＃ロジットを取得します
 logits = model（input_values）.logits
 
 ＃argmaxを取り、デコードします
 Predicted_ids = torch.argmax（logits、dim = -1）
 transcription = processor.batch_decode（predicted_ids）
`` `

ただし、軽量モデルが必要な場合、または別のプラットフォームを使用したい場合は、他のソリューションを見つける必要がある場合があります。
Wav2Vec2 is a popular model for speech to text by Meta (formerly Facebook) that is available on open source platforms such as Huggingface and Github.

In Python, you can start using this model with the "transformers" model from Huggingface:
```
 from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC
 from datasets import load_dataset
 import torch
 
 # load model and tokenizer
 processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
 model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
     
 # load dummy dataset and read soundfiles
 ds = load_dataset("patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
 
 # tokenize
 input_values = processor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt", padding="longest").input_values  # Batch size 1
 
 # retrieve logits
 logits = model(input_values).logits
 
 # take argmax and decode
 predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
 transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
```

However, if you want a lighter weight model or want to use a different platform, you may have to find other solutions.