# 低WERモデル

これはdistil-whisper-large-v3の微調整バージョンで、ブラジルポルトガル語の自動音声認識（ASR）に特化しており、Common Voice 16データセットと私有データセットを組み合わせて訓練されています。

timit_asrデータセットを使用してascendモデルをファインチューニングした英語音声認識モデル

これはKBLab/wav2vec2-large-voxrexを基に、スウェーデン語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です

これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、マラーティー語でファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデルで、InterSpeech 2021マラーティー語データセットの一部を使用してトレーニングされました。

このモデルはmicrosoft/unispeech-large-1500h-cvをTIMIT_ASR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、評価セットで21.96%の単語誤り率(WER)を達成しました。

XLSRアーキテクチャを基にファインチューニングしたインドネシア語自動音声認識(ASR)モデル、Common Voiceインドネシア語データセットでトレーニング

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、Common Voiceデータセットでバスク語にファインチューニングした音声認識モデルです。

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをイタリア語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

これはブラジルポルトガル語に最適化されたWav2vec 2.0音声認識モデルで、複数のブラジルポルトガル語データセットでファインチューニングされています

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。

Facebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたガリシア語自動音声認識(ASR)モデルで、OpenSLR 77データセットで16.79%のWERを達成

スペイン語Common Voiceデータセットでファインチューニングされた音声認識モデル。facebook/wav2vec2-xls-r-300mアーキテクチャ採用。テストセットでWER14.6%を達成

これはFacebookのwav2vec2-large-xlsr-53モデルをトルコ語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です。

これはwav2vec2アーキテクチャに基づくヒンディー語の自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceなどのデータセットで訓練されています。