%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)
Whisper Large Et
OpenAI Whisper-large-v2をファインチューニングしたエストニア語音声認識モデルで、タルトゥ大学が開発し、約1200時間の学習データを使用
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
TalTechNLP
245
5
Wav2vec2 Large Xlsr Estonian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をエストニア語Common Voiceデータセット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 その他
W
manandey
21
0
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 Xlsr Estonian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-1bモデルをエストニア語データセットでファインチューニング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
21
1
Xls R Et V 3
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 1bをエストニア語データセットでファインチューニング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X
vasilis
41
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Estonian
Apache-2.0
FacebookのXLSR - 53大規模モデルを微調整したエストニア語音声認識モデルで、一般的な音声データセットで30.74%の単語誤り率を達成しました。
音声認識 その他
W
anton-l
3,259
0
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 Base Et Voxpopuli V2
Facebook Wav2Vec2フレームワークに基づく音声モデルで、エストニア語に特化して事前学習されています
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
facebook
30
0
Wav2vec2 Large Xlsr Estonian
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エストニア語自動音声認識(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ました。
音声認識 その他
W
m3hrdadfi
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