%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 Sorbian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、Common Voiceの上ソルビア語データで微調整した音声認識モデルで、上ソルビア語の自動音声認識タスクをサポートします。
音声認識 その他
W
iarfmoose
51
0
Wav2vec2 Large Xlsr Lithuanian
Apache-2.0
これはFacebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したリトアニア語の自動音声認識(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
m3hrdadfi
570
2
Wav2vec2 Large Xlsr Kyrgyz
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整したキルギス語音声認識モデルで、Common Voiceデータセットで訓練され、単語誤り率は34.08%です。
音声認識 その他
W
aismlv
571
2
Wav2vec2 Large Xlsr Kinyarwanda Apostrophied
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースにルワンダ語で微調整したモデルで、代名詞と母音で始まる単語の省略形のアポストロフィの予測をサポートします。
音声認識 その他
W
lucio
28
2
Wav2vec2 Large Xlrs Estonian
Apache-2.0
これは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、エストニア語の汎用音声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 その他
W
birgermoell
18
0
Wav2vec2 Large Xlsr Tamil
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したタミル語自動音声認識(ASR)モデル
音声認識 その他
W
Thanish
86
0
Wav2vec2 Base Timit Demo Colab
Apache-2.0
anas/wav2vec2-large-xlsr-arabicをベースに、common_voiceデータセットで微調整した音声認識モデル
音声認識
Transformers
TransformersW
nadaAlnada
16
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Chuvash
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたチュヴァシ語自動音声認識モデルで、汎用音声データセットで訓練され、単語誤り率は40.01%です。
音声認識 その他
W
anton-l
30
0
Wav2vec2 Xls R 300m Sk Cv8
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、Common Voice 8.0のスロバキア語データセットで微調整した音声認識モデル
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
comodoro
64.15k
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Hebrew
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、ヘブライ語音声データで微調整した自動音声認識モデル
音声認識 その他
W
imvladikon
338
5
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Sw
Apache-2.0
XLSR - 53大規模モデルを基に微調整されたスワヒリ語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
alokmatta
158
2
Arabic Speech Recognition
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したアラビア語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 アラビア語
A
mohammed
37
2
Wav2vec2 Large XLSR 53 Catalan
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたカタルーニャ語自動音声認識（ASR）モデルで、Common Voiceカタルーニャ語データセットで訓練され、単語誤り率（WER）は8.11%です。
音声認識 その他
W
PereLluis13
11.57k
2
Wav2vec2 Large Xlsr Finetune Es Col
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を特定のスペイン語データセットで微調整した音声認識モデルです。
音声認識 Transformers
TransformersW
Santiagot1105
17
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Lithuanian
Apache-2.0
FacebookのXLSR-53大モデルをベースに微調整されたリトアニア語音声認識モデルで、Common Voiceデータセットで訓練され、テストWERは56.55%です。
音声認識 その他
W
DeividasM
4,105
1
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Tamil
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、タミル語のCommon Voice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 その他
W
Amrrs
32.87k
6
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