%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 Base Vietnamese 250h
wav2vec 2.0アーキテクチャに基づくベトナム語自動音声認識モデルで、13,000時間の未ラベル付きオーディオと250時間のラベル付きデータで訓練されています。
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
nguyenvulebinh
6,868
39
Wav2vec2 Large Xlsr Catala
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたカタルーニャ語音声認識モデルで、一般音声データベースと議会音声データベースのデータで訓練されています。
音声認識 その他
W
softcatala
64.30k
0
Wav2vec2 Large Voxrex Swedish
VoxRex大型モデルを微調整したスウェーデン語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。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
KBLab
101.28k
12
Nb Wav2vec2 300m Nynorsk
Apache-2.0
VoxRex特徴抽出器をベースに微調整された3億パラメータの音声認識モデルで、ニューノルウェー語（Nynorsk）に最適化されており、NPSCテストセットでのWERは12.22%です。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他N
NbAiLab
73.53k
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Spanish
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをベースに微調整されたスペイン語自動音声認識（ASR）モデルで、Common Voiceスペイン語データセットで訓練され、16kHzの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 スペイン語
W
LuisG07
50
0
Wav2vec2 Xls R 300m Rm Sursilv D11
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、ロマンシュ語 - スルシルヴァ方言データセットで微調整された自動音声認識モデルです。Common Voice 8テストセットで24.09%の単語誤り率（WER）を達成しました。
音声認識 Transformers
TransformersW
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0
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