# 多方言対応

Fanar-1-9B-Instructは、カタール計算研究機関（QCRI）によって開発された強力なアラビア語 - 英語の大規模言語モデルです。現代標準アラビア語と複数のアラビア方言をサポートし、イスラムの価値観とアラビア文化に整合しています。

これはWhisper Large V3のフランス語蒸留バージョンで、フランス語自動音声認識に最適化されており、ctranslate2による効率的な推論を実現しています。

このモデルは、OpenAIのWhisper Smallをタミル語のCommon Voice 17.0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で、単語誤り率(WER)は43.23%です。

このモデルはopenai/whisper-smallをアラビア語発音記号付き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で、発音記号付きアラビア語音声をテキストに変換するタスクをサポートします。

これはアラビア文字の発音を認識・分類するtransformersモデルです。

VITSアーキテクチャに基づくネパール語男性音声合成モデル、高品質なテキスト読み上げ機能をサポート

ノルウェー国立図書館が開発した自動音声認識モデルで、OpenAI Whisperアーキテクチャに基づいており、ノルウェー語と英語の文字起こしをサポートします。

ノルウェー国立図書館が開発したノルウェー語自動音声認識モデルで、OpenAIのWhisperアーキテクチャに基づいて開発され、複数のノルウェー語方言と英語をサポートしています。

ノルウェー国立図書館が開発した自動音声認識モデルで、Whisperアーキテクチャに基づいており、ノルウェー語と英語の音声文字起こしと翻訳をサポートします。

OpenAI Whisper-large-v2をファインチューニングしたタミル語音声認識モデルで、複数の公開タミル語ASRコーパスでトレーニング済み

NorBERT 3は、BERTアーキテクチャに基づく次世代のノルウェー語言語モデルで、書面ノルウェー語（Bokmål）と新ノルウェー語（Nynorsk）をサポートしています。

Oyqizチームによって開発されたウズベク語自動音声認識(ASR)モデル、Common Voice 10.0データセットでトレーニング

このモデルはOpenAIのWhisper Large-V2をハウサ語音声認識タスク用にファインチューニングしたバージョンで、Common Voice 11.0データセットでトレーニングされています

openai/whisper-mediumをアラビ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

これは英語からポルトガル語（ブラジルポルトガル語を含む）へのニューラル機械翻訳モデルで、OPUS-MTプロジェクトの一部です。

RoBERTuitoベースのスペイン語ツイート感情分析モデル、POS(ポジティブ)/NEG(ネガティブ)/NEU(ニュートラル)の3分類に対応

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをCommon Voice 8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(ASR)モデルで、グアラニー語(gn)をサポートしています。

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、ガリシア語音声データセットで微調整された自動音声認識モデルです。

これはfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mモデルをアッサム語データセットで微調整した自動音声認識(ASR)モデルです。

約82億語のアラビア語テキストリソースを基に訓練された事前学習済みのアラビア語BERT中型言語モデル

これはfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをベースに、クルマンジ・クルド語データセットで微調整された自動音声認識(ASR)モデルです。

wav2vec2アーキテクチャに基づくウルドゥー語自動音声認識モデル、Common Voiceデータセットでファインチューニング

これはハンガリー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、Common VoiceとCSS10データセットを基に訓練されています。

これはfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをベースに、ウルドゥー語Common Voice 7データセットで微調整された自動音声認識モデルです。

Facebookが公開したWav2Vec2アーキテクチャに基づく大規模イタリア語自動音声認識モデル、Common Voiceデータセットでファインチューニング済み

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を低リソースのインド言語データセットでファインチューニングしたヒンディー語自動音声認識モデル

Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portugueseをベースに、common_voiceデータセットで微調整したポルトガル語音声認識モデル

AraBERTはBERTアーキテクチャに基づくアラビア語の事前学習言語モデルで、アラビア語理解タスクに特化して最適化されています。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたアッサム語自動音声認識モデルで、Common Voiceデータセットを使用して訓練されました。

AraBERTは、グーグルのBERTアーキテクチャに基づくアラビア語の事前学習言語モデルで、アラビア語の自然言語理解タスク用に設計されています。

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-1bをタタール語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、Common Voice 8データセットで16.87%の単語誤り率(WER)を達成しました。

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをマラーティー語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

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをCOMMON_VOICE - ZH-TWデータセットでファインチューニングした中国語 - 台湾音声認識モデルです。

facebook/wav2vec2-large-xlsr - 53をベースに微調整されたアラビア語音声認識モデルで、Common Voiceとアラビア語音声コーパスで訓練されました。

AraBERTv0.2-Twitterは、アラビア語の方言とツイートに最適化された事前学習言語モデルで、BERTアーキテクチャに基づいて開発され、新たに絵文字と一般的な語彙のサポートが追加されています。

wav2vec2 - xlsr - 53をベースにした、言語モデルを搭載したロマンシュ語ヴァラディア方言の音声認識モデル

このモデルはFacebookのWav2Vec2-Large-XLSR-53をウルドゥー語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(ASR)モデルです

これはXLS - Rアーキテクチャに基づき、Common Voice 8.0ウルドゥー語データセットで微調整された自動音声認識モデルで、単語誤り率(WER)は47.38です。

これはTransformerアーキテクチャに基づくイタリア語からアラビア語への機械翻訳モデルで、Helsinki - NLPチームによって開発され、Tatoeba - Challengeプロジェクトで公開されました。

これはtransformer-alignアーキテクチャに基づくノルウェー語からスウェーデン語への機械翻訳モデルで、書面ノルウェー語と新ノルウェー語からスウェーデン語への翻訳タスクをサポートしています。