%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Wav2vec2 Large Xls R 300m Kurdish
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをベースに、クルマンジ・クルド語データセットで微調整された自動音声認識(ASR)モデルです。
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
infinitejoy
81
4
Wav2vec2 Xlsr Lithuanian
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls - r - 1bをリトアニア語データセットで微調整した自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
sammy786
18
0
Xls R 300m Ur Cv7
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをMOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - URデータセットで微調整したウルドゥー語自動音声認識(ASR)モデルです。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他X
HarrisDePerceptron
19
0
Xls R 300m Ur
Apache-2.0
これはXLS - Rアーキテクチャに基づき、Common Voice 8.0ウルドゥー語データセットで微調整された自動音声認識モデルで、単語誤り率(WER)は47.38です。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他X
HarrisDePerceptron
19
0
Xls Npsc
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをベースに、NBAILAB/NPSC - 48K_MP3データセットで微調整された自動音声認識（ASR）モデルです。
音声認識 Transformers
TransformersX
NbAiLab
32
0
Central Kurdish Xlsr
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mモデルをベースに、クルド語中部方言で微調整された自動音声認識モデルで、Common Voice 8.0データセットで訓練されています。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他C
Akashpb13
45
4
Wav2vec2 Large Xls R 300m Hsb V1
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、上ソルブ語(HSB)データセットで微調整された自動音声認識モデルで、Common Voice 8テストセットで0.4393の単語誤り率(WER)を達成しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
DrishtiSharma
20
0
Nb Wav2vec2 1b Bokmaal
Apache-2.0
Facebook/MetaのXLS - R特徴抽出器をベースに微調整されたノルウェー語自動音声認識モデルで、NPSCテストセットでの単語誤り率は6.33%
音声認識 Transformers その他
Transformers その他N
NbAiLab
23.95k
3
Xlsr Kurmanji Kurdish
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをベースに、クルマンジ・クルド語データセットで微調整された自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他X
Akashpb13
60
13
Xls Npsc Oh
このモデルは、KBLab/wav2vec2 - large - voxrexをベースに、NBAILAB/NPSC - 48K_MP3データセットで微調整された自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers
TransformersX
NbAiLab
30
0
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