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Lite Whisper Large V3 Turbo Fast
Apache-2.0
Lite-Whisper は OpenAI Whisper の圧縮バージョンで、LiteASR 技術を採用し、比較的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。
音声認識
Transformers
TransformersL
efficient-speech
99
2
Lite Whisper Large V3 Acc
Apache-2.0
Lite-Whisper は OpenAI Whisper の圧縮バージョンで、LiteASR 技術を採用し、高い精度を維持しながらモデルサイズを削減しています。
音声認識 Transformers
TransformersL
efficient-speech
57
3
Lite Whisper Large V3
Apache-2.0
Lite-WhisperはOpenAI Whisperの圧縮バージョンで、LiteASR技術を採用し、高い精度を維持しながらモデルサイズを縮小しています。
音声認識 Transformers
TransformersL
efficient-speech
70
2
Moonshine Base ONNX
MIT
MoonshineベースモデルのONNX形式自動音声認識モデル、効率的な推論をサポート
音声認識 Transformers
TransformersM
onnx-community
1,171
29
Whisper Tiny German 1224
Apache-2.0
Whisperアーキテクチャを基に最適化されたドイツ語音声認識モデル、パラメータ数3900万、効率的なドイツ語音声転写をサポート
音声認識 Transformers ドイツ語
Transformers ドイツ語W
primeline
322
9
Moonshine Base
MIT
MoonshineはUseful Sensorsが開発した自動音声認識(ASR)モデルシリーズで、英語音声の文字起こしに特化しており、リソースが制限されたプラットフォームで優れた性能を発揮します。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語M
UsefulSensors
6,857
32
Whisper Tiny Myanmar
Apache-2.0
このモデルはopenai/whisper-tinyをビルマ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(ASR)モデルで、ビルマ語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 その他
Transformers その他W
chuuhtetnaing
84
1
Whisper Tiny Chinese
Apache-2.0
OpenAI Whisper TinyモデルをCommon Voice 11.0中国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 中国語
Transformers 中国語W
jethrowang
99
1
Wav2vec2 Base Japanese Asr
Apache-2.0
rinna/japanese-wav2vec2-baseをcommon_voice_11_0日本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、ひらがな出力のみ対応
音声認識 Transformers 日本語
Transformers 日本語W
TKU410410103
68
3
Faster Whisper Small
MIT
OpenAI Whisper小型モデルのCTranslate2フォーマット変換版、効率的な音声認識用
音声認識 複数言語対応
F
Systran
376.48k
13
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