# XLSR微調整

このモデルは、gary109/ai-light-dance_stepmania_ft_wav2vec2-large-xlsr-53-v3を基に、GARY109/AI_LIGHT_DANCE - ONSET-STEPMANIA2データセットで微調整された自動音声認識モデルです。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたギリシャ語音声認識モデルで、16kHzサンプリングレートの音声入力に対応しています。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、スウェーデン語のCommon Voiceデータセットで微調整された音声認識モデルで、学習データ量は402MBです。

Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、Common Voiceドイツ語データセットで微調整された自動音声認識(ASR)モデル

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に微調整されたウクライナ語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceデータセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、Common Voiceデータセットを使用してモンゴル語に対して微調整された自動音声認識モデルです。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、トルコ語のCommon Voiceデータセットで微調整した音声認識モデル

Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portugueseをベースに、common_voiceデータセットで微調整されたポルトガル語音声認識モデル

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたヒンディー語音声認識モデルで、低リソースのインド言語の多言語およびコードスイッチングASRチャレンジのデータで訓練されました。

Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53アーキテクチャをベースに微調整されたポルトガル語自動音声認識モデルで、汎用音声データセットで学習され、単語誤り率は13.77%です。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したハンガリー語自動音声認識モデルで、一般音声データセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整された英語音声認識モデルで、Common Voice 6.1データセットで訓練されました。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをインドネシアの一般的な音声データセットで微調整した自動音声認識モデルで、インドネシア語の音声認識をサポートしています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、Common Voiceのドイツ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15.80%です。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルに基づき、アラビア語エジプト方言で微調整された自動音声認識(ASR)モデルで、一般音声データセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、common_voiceデータセットで微調整したヒンディー語音声認識モデル

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースにグジャラート語で微調整された自動音声認識モデルで、テストのWERは28.92%です。

Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portugueseをベースに、common_voiceデータセットで微調整したポルトガル語音声認識モデル

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースにギリシャ語で微調整した自動音声認識モデル

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、スペイン語のCommon Voice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。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースにタタール語で微調整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。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したロマンシュ語ヴァラディエル方言の音声認識モデルで、単語誤り率は32.89%です。

このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をcommon_voiceデータセットで微調整した音声認識モデルで、主にロバスト音声イベント認識に使用されます。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをフリジア語で微調整した自動音声認識モデルで、汎用音声データセットを使用して訓練されています。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたインドネシア語音声認識モデルで、人工Common Voiceインドネシア語データセットで訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたイタリア語自動音声認識モデルで、Common Voice 6.1データセットで訓練されました。

Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをオリヤ語で微調整した自動音声認識モデル

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたマラーティー語自動音声認識モデルで、OpenSLRマラーティー語データセットで訓練され、テストセットの単語誤り率は12.7%です。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたインドネシア語自動音声認識モデルで、Common Voiceインドネシア語データセットで訓練され、テストのWERは25.86%です。

これはFacebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルを国際語(Interlingua)で微調整した自動音声認識(ASR)モデルで、汎用音声(Common Voice)データセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、Common Voiceルーマニア語データセットを使って微調整された自動音声認識(ASR)モデル

Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、スペイン語Common Voiceデータセットで微調整した音声認識モデルで、テストWERは10.50%です。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したマラーティー語自動音声認識(ASR)モデルで、OpenSLRとInterSpeech 2021データセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、モンゴル語の一般的な音声データセットで微調整された自動音声認識モデル

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたベンガル語自動音声認識モデルで、OpenSLRデータセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、Common Voiceデータセットを使ってペルシア語（ペルシア語）で微調整された自動音声認識モデル

これは56言語をサポートする多言語自動音声認識（ASR）モデルで、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を汎用音声データセットで微調整して作成されました。

これはwav2vec2アーキテクチャに基づく自動音声認識(ASR)モデルで、フランス語に特化して微調整され、Common Voiceフランス語テストセットで12.82%の単語誤り率(WER)を達成しました。

このモデルは、jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-spanishをベースに微調整されたバージョンで、スペイン語の音声認識タスクに使用されます。

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したグルジ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訓練されています。