# 大規模モデルの微調整

Whisper Large v3をベースに微調整されたペルシア語自動音声認識モデルで、Common Voice 17データセットでトレーニングされ、250,000以上のペルシア語音声サンプルを含み、認識精度とロバスト性が大幅に向上しています。

初のQwen2.5 32B微調整バージョンで、過度の審査問題を修正し、多言語対話をサポートします。

facebook/wav2vec2-xls-r-1bモデルをヘブライ語データセットで微調整した自動音声認識モデル

facebook/wav2vec2-xls-r-1bをベースに、OPENSLR_SLR66 - NAデータセットで微調整したテルグ語音声認識モデルで、自動音声認識タスクをサポートします。

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに微調整された音声認識モデルで、評価セットで1.2628の単語誤り率（WER）を達成しました。

Facebookのwav2vec2-xls-r-1bモデルを基に、フィンランド語の自動音声認識タスクに対して微調整されたバージョンで、275.6時間のフィンランド語のアノテーション付き音声データを使用して訓練されています。

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1bをCommon Voiceのスウェーデン語データセットで微調整した自動音声認識モデルで、スウェーデン語の音声をテキストに変換するタスクをサポートしています。

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、カザフ語(KK)のデータセットで微調整された自動音声認識(ASR)モデルで、言語モデル(LM)の強化をサポートしています。

これは、Facebookのwav2vec2-xls-r-300mモデルをヒンディー語の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。