%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)
Wav2vec2 Base Korean
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。
音声認識
Transformers 韓国語
Transformers 韓国語W
Kkonjeong
448
1
Whisper Medium Id
Apache-2.0
openai/whisper-mediumをベースに、インドネシア語データセットで微調整した音声認識モデルで、インドネシア語の認識精度が大幅に向上しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
cahya
1,961
21
Asr Wav2vec2 Commonvoice En
Apache-2.0
これはCommonVoice英語データセットを使って訓練されたエンドツーエンドの自動音声認識システムで、wav2vec 2.0の事前学習モデルとCTCデコーダを組み合わせています。
音声認識 英語
A
speechbrain
681
12
Wav2vec2 Kannada Stt
Wav2Vec2アーキテクチャに基づくカンナダ語音声認識モデルで、カンナダ語の音声を直接テキストに変換できます。
音声認識 Transformers
TransformersW
addy88
96
1
Wav2vec2 Malayalam Stt
これはWav2Vec2アーキテクチャに基づくマラヤーラム語音声認識モデルで、マラヤーラム語の音声をテキストに変換するために使用されます。
音声認識 Transformers
TransformersW
addy88
15
0
Wsj0 Full Supervised
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-large-lv60をWSJ0データセットで微調整した音声認識モデルで、評価セットで0.0343の単語誤り率を達成しました。
音声認識 Transformers
TransformersW
Kuray107
26
0
Galician Xlsr
Apache-2.0
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをガリシア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モデルで、Common Voice 8.0テストセットで11.31%のWERを達成しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他G
Akashpb13
110
1
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