%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 Greek 2
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基に、ギリシャ語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。合成女性音声データでトレーニングセットのバランスを調整
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
skylord
15
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
Apache-2.0
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。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
vasilis
25
0
Wav2vec2 Large Xlsr Greek 1
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基にギリシャ語でファインチューニングした音声認識モデルで、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 Transformers その他
Transformers その他W
skylord
15
0
Greek Lsr 1
Apache-2.0
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
音声認識 Transformers その他
Transformers その他G
skylord
17
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m El
Apache-2.0
これは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mモデルをギリシャ語のCommon Voice 8データセットで微調整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
ayameRushia
26
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
Apache-2.0
これはギリシャ語音声認識タスクに対して微調整されたXLSR - 53大規模モデルで、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに、Common Voice 6.1とCSS10データセットを使用して訓練されました。
音声認識 その他
W
jonatasgrosman
130.81k
1
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
Apache-2.0
これはXLSR-Wav2Vec2アーキテクチャに基づくギリシャ語自動音声認識モデルで、ギリシャ軍事学院とクレタ工科大学によって開発されました。
音声認識 その他
W
lighteternal
443
8
Wav2vec2 Large El Voxpopuli V2
VoxPopuliコーパスを基に事前学習されたギリシャ語音声認識モデルで、17.7時間の未ラベル付きデータを使用しています。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
facebook
24
0
Xlsr 53 Wav2vec Greek
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに、ギリシャ語で微調整された音声認識モデルです。Common VoiceとCSS10 Greekデータセットを使用しています。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他X
harshit345
19
1
Wav2vec2 Large Xls R 300m Greek
Common Voiceデータセットで訓練されたギリシャ語音声認識モデル、wav2vec2アーキテクチャを採用
音声認識 Transformers
TransformersW
jerrychatz
19
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをギリシャ語で微調整した音声認識モデルで、Common VoiceとCSS10のデータセットを使用して訓練されています。
音声認識 その他
W
PereLluis13
21
0
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