%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)
Whisper Large V3 Turkish Test1
Apache-2.0
OpenAI Whisper-large-v3モデルをCommon Voice 17.0トルコ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
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
erdiyalcin
21
3
Whisper Small Sinhala Fine Tune
Apache-2.0
OpenAI Whisper-smallモデルをシンハラ語で微調整した音声認識モデル
音声認識 Transformers
TransformersW
Subhaka
78
6
Whisper Medium Et
約800時間の多様なエストニア語データでファインチューニングされたWhisper-mediumモデルで、汎用音声認識シナリオに適しています
音声認識 Transformers
TransformersW
TalTechNLP
115
2
Whisper Medium Turkish 2
Apache-2.0
OpenAI Whisper Mediumをファインチューニングしたトルコ語音声認識モデル、Common Voice 11.0データセットでトレーニング
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
emre
267
15
Whisper Large V2 Serbian
Apache-2.0
これはOpenAI Whisper Large-V2モデルをセルビア語Common Voice 11.0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、単語誤り率は10.76%です。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
DrishtiSharma
39
3
Wav2vec2 Large Xls R 300m Pt Colab
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをcommon_voice_9_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、ポルトガル語の音声からテキストへの変換タスクをサポートします。
音声認識 Transformers
TransformersW
robertodtg
107
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mを汎用音声データセットで微調整したトルコ語音声認識モデルです
音声認識 Transformers
TransformersW
pinot
16
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Russian Colab Beam Search Test
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mを汎用音声データセットでファインチューニングしたロシア語音声認識モデルで、評価セットで0.468の単語誤り率を達成しました。
音声認識 Transformers
TransformersW
jfealko
18
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Urdu
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをCommon Voice 8ウルドゥー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
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
kingabzpro
91.36k
13
Wav2vec2 Base It Voxpopuli
VoxPopuliのイタリア語無注釈データで事前学習されたWav2Vec2ベースモデル、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
32
0
Wav2vec2 Base 10k Voxpopuli Ft En
VoxPopuliコーパスの10Kラベルなしサブセットで事前学習され、英語書き起こしデータでファインチューニングされたWav2Vec2ベースモデルで、英語音声認識タスクに適しています。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語W
facebook
40
1
Wav2vec2 Base 10k Voxpopuli Ft Es
Facebook Wav2Vec2基本モデルを基に、VoxPopuliコーパスの10K未ラベルサブセットで事前学習し、スペイン語書き起こしデータでファインチューニングした音声認識モデルです。
音声認識 Transformers スペイン語
Transformers スペイン語W
facebook
34
1
Wav2vec2 Xls R 300m Uk
MIT
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをウクライナ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(ASR)モデルで、Common Voiceウクライナ語テストセットで12.22%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
robinhad
72
5
おすすめAIモデル
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
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98