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Whisper Small Cv11 French
Apache-2.0
openai/whisper-smallを基にファインチューニングしたフランス語自動音声認識モデルで、Common Voice 11.0のフランス語データセットで訓練され、大文字小文字と句読点の予測をサポートしています。
音声認識
Transformers フランス語
Transformers フランス語W
bofenghuang
266
4
Whisper Small Cv11 German
Apache-2.0
openai/whisper-smallをCommon Voice 11.0ドイツ語データセットで微調整した音声認識モデルで、ドイツ語音声をテキストに変換し、大文字小文字と句読点を予測します。
音声認識 Transformers ドイツ語
Transformers ドイツ語W
bofenghuang
67
7
Sepformer Wham16k Enhancement
Apache-2.0
これはSepFormerアーキテクチャを使用した音声エンハンスメントモデルで、音声のノイズと残響を除去するために特化しており、WHAM!データセットで16kHzのサンプリング周波数で訓練されています。
オーディオ拡張 英語
S
speechbrain
5,140
28
Viwav2vec2 Base 1.5k
このモデルは1.5千時間のベトナム語音声データで事前学習されており、ベトナム語音声認識タスクに適しています。使用前に微調整が必要です。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他V
dragonSwing
38
0
Hubert Large Ls960 Ft
Apache-2.0
HuBERT-Largeは、LibriSpeechの960時間の音声データで微調整された自己教師付き音声表現学習モデルで、自動音声認識タスクに使用されます。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語H
facebook
776.27k
66
Wav2vec2 Large Pitch Recognition
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を日本語アクセントデータセットでファインチューニングした音声認識モデル
音声認識 Transformers 日本語
Transformers 日本語W
vumichien
15
2
Wav2vec2 Large Xlsr 53 French
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をCommon Voiceフランス語データセットで微調整した自動音声認識モデルで、テストのWERは34.86%です。
音声認識 フランス語
W
MehdiHosseiniMoghadam
21
0
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
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