%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)
Fsmn Vad
その他
FunASRは音声認識の学術研究と産業応用を結びつける基本ツールキットで、音声認識、音声活動検出、句読点回復など多機能をサポートします。
音声認識
F
funasr
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Assignment1 Francesco
MIT
音声からテキストへの変換器(S2T)で訓練された自動音声認識(ASR)モデルで、英語音声認識向けに設計されています
音声認識
Transformers 英語
Transformers 英語A
Classroom-workshop
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0
Assignment1 Maria
MIT
s2t-small-librispeech-asr は自動音声認識（ASR）のための音声からテキストへの変換（S2T）モデルで、シーケンス・ツー・シーケンスのトランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語A
Classroom-workshop
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Assignment1 Joane
MIT
自動音声認識(ASR)のための音声からテキストへの変換(S2T)モデル
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語A
Classroom-workshop
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Assignment1 Jack
MIT
自動音声認識(ASR)のための音声からテキストへの変換(S2T)モデルで、シーケンス・ツー・シーケンス変換アーキテクチャに基づいています
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語A
Classroom-workshop
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Assignment1 Jane
MIT
s2t-small-librispeech-asr は、自動音声認識（ASR）のための音声からテキストへの変換器（S2T）モデルで、シーケンス・ツー・シーケンス変換器アーキテクチャに基づいています。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語A
Classroom-workshop
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Wav2vec2 Marathi Stt
これはWav2Vec2アーキテクチャに基づくマラーティー語（Marathi）音声認識モデルで、音声を直接テキストに変換できます。
音声認識 Transformers
TransformersW
addy88
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Kamo Naoyuki Mini An4 Asr Train Raw Bpe Valid.acc.best
これはESPnet2フレームワークでトレーニングされた自動音声認識(ASR)事前学習モデルで、mini-an4データセットを使用してトレーニングされ、英語音声認識をサポートします。
音声認識 英語
K
espnet
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Wav2vec2 Base Turkish Cv8
これはCommon Voice 8.0トルコ語データセットを基に微調整された自動音声認識(ASR)モデルで、トルコ語の音声をテキストに変換することができます。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
cahya
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S2t Medium Librispeech Asr
MIT
シーケンスツーシーケンストランスフォーマーアーキテクチャに基づく、自動音声認識(ASR)用の音声からテキストへの変換器(S2T)モデル
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語S
facebook
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S2t Small Librispeech Asr
MIT
自動音声認識（ASR）のための音声からテキストへの変換（S2T）モデルで、シーケンス・ツー・シーケンス変換アーキテクチャに基づいています
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語S
facebook
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Asr Wav2vec2 Commonvoice Rw
Apache-2.0
これはルワンダ語の自動音声認識のためのエンドツーエンドモデルで、wav2vec 2.0事前トレーニングモデルとCTCおよびアテンションメカニズムを組み合わせ、CommonVoiceデータセットでファインチューニングされています。
音声認識 その他
A
speechbrain
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S2t Large Librispeech Asr
MIT
LibriSpeechデータセットでトレーニングされた自動音声認識(ASR)のためのエンドツーエンドシーケンス・ツー・シーケンストランスフォーマーモデル
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語S
facebook
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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
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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
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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
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