%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 Xlsr 53 Lithuanian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をリトアニア語Common Voice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 その他
W
dundar
25
0
Wav2vec2 Large Xlsr Turkish
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をトルコ語Common Voice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 その他
W
m3hrdadfi
384
7
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Odia
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をファインチューニングしたオディア語自動音声認識モデル、低リソースインド言語チャレンジデータで訓練
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
theainerd
83
3
Wav2vec2 Large Xlsr Hindi Marathi
Apache-2.0
Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングし、ヒンディー語とマラーティー語の自動音声認識タスクをサポート
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
tanmaylaud
76
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Rm Sursilv
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基にファインチューニングしたロマンシュ語スルシルヴァ方言の自動音声認識モデル
音声認識
W
anuragshas
23
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Ukrainian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基に、ウクライナ語でCommon Voiceデータセットを使用してファインチューニングした自動音声認識モデル
音声認識 その他
W
mrm8488
25
1
Wav2vec2 Large Xlsr Hu
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたハンガリー語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceデータセットを使用してトレーニングされています。
音声認識 その他
W
gchhablani
25
0
Wav2vec2 Large Xls Ar
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基にファインチューニングしたアラビア語自動音声認識モデルで、Common Voiceアラビア語データセットでテストしたWERは52%です。
音声認識 Transformers アラビア語
Transformers アラビア語W
mohamed1ai
30
1
Wav2vec2 Cv Coral 30ep
Apache-2.0
Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたポルトガル語音声認識モデル、Common Voiceデータセットでトレーニング済み
音声認識 その他
W
joaoalvarenga
27
1
Wav2vec2 Large Xlsr Luganda
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたルガンダ語音声認識モデルで、汎用音声データセットで訓練され、単語誤り率29.52%
音声認識 その他
W
lucio
17
1
Wav2vec2 Large Xlsr Georgian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基にジョージア語でファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceデータセットを使用してトレーニングされました。
音声認識 その他
W
m3hrdadfi
66
5
Wav2vec2 Large Xlsr Persian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基にペルシア語（Farsi）でファインチューニングした自動音声認識モデルで、16kHzサンプリングレートの音声入力をサポートします。
音声認識 その他
W
m3hrdadfi
562
16
Wav2vec2 Georgian Daytona
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基にファインチューニングしたジョージア語音声認識モデルで、汎用音声データセットでトレーニング済み
音声認識 その他
W
Temur
19
2
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Estonian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、Common Voiceデータセットでエストニア語にファインチューニングした自動音声認識モデル
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
vasilis
26
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dhivehi
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基にファインチューニングしたディベヒ語自動音声認識モデルで、単語誤り率(WER)は32.85%です。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
shahukareem
20
1
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Basque
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、汎用音声データベースのバスク語データでファインチューニングした自動音声認識モデル
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
stefan-it
10.70k
0
Wav2vec2 Large XLSR 53 Portuguese
Apache-2.0
Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、公共音声データセットのポルトガル語データでファインチューニングした音声認識モデル
音声認識 その他
W
Rubens
20
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
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98