# 韓国語音声認識

microsoft/Phi-4-multimodal-instructを微調整した韓国語自動音声認識(ASR)および音声翻訳(AST)モデルで、zeroth-koreanとfleursデータセットで優れた性能を発揮します。

zeroth韓国語データセットでファインチューニングされたWhisper Large V3 Turboモデル、韓国語音声認識タスクに最適化

Facebookのwav2vec2-baseモデルを微調整して、韓国語音声認識に特化して最適化され、韓国語の音声を正確にテキストに起こすことができます。

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをzeroth_koreanデータセットでファインチューニングした韓国語自動音声認識モデルで、単語誤り率は0.2433です。

Whisper Smallアーキテクチャに基づく韓国語音声認識モデルで、多様な韓国語データセットに対してファインチューニングされています

Conformerアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識モデルで、ストリーミング処理に最適化されており、カスタマーサポート音声などの特定分野で優れた性能を発揮します

Hubert-large-koreanはHubertアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識モデルで、自己教師付き学習により音声波形から直接特徴を抽出し、韓国語音声処理において優れた性能を発揮します。

Hubert（Hidden-Unit BERT）はFacebookが提案した音声表現学習モデルで、自己教師あり学習方式で生の波形信号から直接音声特徴を学習します。

OpenAI Whisper-large-v2をファインチューニングした韓国語自動音声認識(ASR)モデルで、韓国語データセットで優れた性能を発揮

OpenAI Whisper MediumモデルをZeroth韓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、単語誤り率3.64%

Zeroth Koreanデータセットを基に微調整された韓国語自動音声認識モデルで、単語誤り率は6.76%です。

Ksponspeechデータセットでファインチューニングされた韓国語音声認識モデルで、Wav2vec2-large-xlsr-53を基に最適化

これはConformer-Transducerアーキテクチャに基づく大規模な韓国語自動音声認識モデルで、Ksponspeechデータセットでトレーニングされ、韓国語音声の文字起こしタスクに適しています。

wav2vec2-xlsrアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識モデルで、韓国の高齢者音声に特化して最適化されています

Wav2Vec2 XLSRアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識(ASR)モデルで、Zeroth韓国語データセットで優れた性能を発揮

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1bをKRESNIK/ZEROTH_KOREAN - CLEANデータセットでファインチューニングした韓国語自動音声認識モデルです。

XLS-Rアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識モデル、Zeroth Koreanデータセットでファインチューニング済み

XLS-Rアーキテクチャに基づく韓国語自動音声認識モデルで、Zeroth韓国語データセットで微調整され、5-gram言語モデルが追加されています