# 多言語ASR

CTranslate2で最適化されたWhisper Large-v3 Turboのベトナム語強化ローカライズ版で、多言語音声認識をサポートし、高速で高精度

ベトナム語に最適化されたWhisper Large-v3 Turbo音声認識モデルで、多言語リアルタイム書き起こしをサポート

Lite-WhisperはLiteASR技術で圧縮されたOpenAI Whisperの軽量版で、高い精度を維持しながらモデルサイズを大幅に削減しています。

OpenAI Whisper-smallをファインチューニングしたタジク語自動音声認識モデルで、Google Fleursデータセットでトレーニングされ、単語誤り率24.26%です。

WhisperKitはAppleチップ向けに設計されたローカル音声認識フレームワークで、効率的な自動音声認識機能を提供します。

Whosper-large-v2は、セネガルの主要言語であるウォロフ語に特化した最先端の音声認識モデルで、OpenAIのWhisper-large-v2を基に構築されており、単語誤り率（WER）と文字誤り率（CER）を大幅に改善しています。

WhisperKit ProはWhisperKitの商用版で、自動音声認識（ASR）タスクに特化し、量子化技術をサポートし、効率的な音声処理に適しています。

CrisperWhisperはOpenAI Whisperの高度なバリアントで、迅速かつ正確な逐語的な音声認識のために設計されており、正確（明確）な単語レベルのタイムスタンプを提供します。

WhisperKit は Apple Silicon 向けのローカル音声認識フレームワークで、効率的な自動音声認識タスクをサポートします。

Whisperは事前学習済みの自動音声認識（ASR）および音声翻訳モデルで、68万時間の注釈付きデータでトレーニングされ、強力な汎化能力を示しています。このリポジトリには、ONNX形式のWhisper large v2モデルのINT4重みのみ量子化バージョンが含まれています。

これはOpenAI Whisper Mediumモデルをカタルーニャ語Common Voice 11.0データセットで微調整した音声認識モデルです。

これは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをハウサ語音声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バージョンで、グアラニー語音声認識をサポートしています。

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをリトアニア語のCommon Voice 7.0データセットで微調整した自動音声認識(ASR)モデルです。

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをファインチューニングしたヒンディー語音声認識モデルで、Openslr多言語コーパスとCommon Voice 7.0データセットでトレーニング