%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 10k Voxpopuli Ft Ro
FacebookのWav2Vec2アーキテクチャに基づく音声認識モデルで、ルーマニア語に対して微調整され、自動音声認識タスクに適しています。
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
facebook
36
0
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
16
1
Wav2vec2 Large Xls R 300m Basque
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、バスク語のCommon Voiceデータセット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W
deepdml
31
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Bulgarian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをMOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - BGデータセットでファインチューニングしたブルガリア語音声認識モデル
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
infinitejoy
10.59k
2
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dutch
Apache-2.0
Facebookが開発したWav2Vec 2.0アーキテクチャに基づくオランダ語自動音声認識(ASR)モデルで、XLSR - 53多言語事前学習モデルを微調整しています。
音声認識 その他
W
facebook
203
2
Wav2vec2 Large Xls R 300m Pa IN Dx1
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、パンジャブ語（インド）データセットで微調整された自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers
TransformersW
DrishtiSharma
28
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Hsb V1
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、上ソルブ語(HSB)データセットで微調整された自動音声認識モデルで、Common Voice 8テストセットで0.4393の単語誤り率(WER)を達成しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
DrishtiSharma
20
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m As V9
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、アッサム語(Common Voice 8.0)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 Transformers その他
Transformers その他W
DrishtiSharma
20
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Frisian
Apache-2.0
これはwav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したフリジア語の自動音声認識(ASR)モデルで、RuudVeloによって開発されました。
音声認識
W
RuudVelo
31
0
Xls Npsc Oh
このモデルは、KBLab/wav2vec2 - large - voxrexをベースに、NBAILAB/NPSC - 48K_MP3データセットで微調整された自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers
TransformersX
NbAiLab
30
0
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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
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