# 無需語言模型

這是一個基於Wav2Vec2架構的尼泊爾語語音識別模型，支持將尼泊爾語語音轉換為文本。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的豐語(Fon)語音識別模型，測試WER為14.97%

這是一個基於Wav2Vec2架構的烏爾都語語音識別模型，能夠將烏爾都語語音轉換為文本。

一個基於Wav2Vec2架構的卡納達語語音識別模型，可直接將卡納達語語音轉換為文本。

這是一個基於Wav2Vec2架構的自動語音識別（ASR）模型，專門用於識別多格拉語（Dogri）的語音內容。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的馬拉地語自動語音識別模型，在OpenSLR馬拉地語數據集上訓練，測試集詞錯誤率12.7%。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的尼泊爾語自動語音識別模型，在OpenSLR和Common Voice數據集上訓練，測試WER為5.97%。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-100k-voxpopuli模型，使用常見語音數據集對葡萄牙語進行微調的自動語音識別模型。

這是一個基於Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的冰島語自動語音識別(ASR)模型，使用Malromur數據集進行訓練。

一個基於Wav2Vec2架構的印地語語音識別模型，可直接將音頻轉錄為文本。

這是一個基於Wav2Vec2架構的馬拉雅拉姆語語音識別模型，用於將馬拉雅拉姆語語音轉換為文本。

這是一個基於Wav2Vec2架構的泰米爾語語音識別模型，能夠將泰米爾語語音轉換為文本。

基於Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架構微調的葡萄牙語自動語音識別模型，在通用語音數據集上訓練，詞錯誤率13.77%。

這是一個基於Wav2Vec2架構的古吉拉特語語音識別模型，可直接將古吉拉特語語音轉換為文本。

這是一個基於Wav2Vec2架構的奧里亞語(Odia)語音識別模型，能夠將奧里亞語語音轉換為文本。

這是一個基於Wav2Vec2架構的旁遮普語語音識別模型，能夠將旁遮普語語音轉換為文本。

基於Wav2Vec2架構的尼泊爾語語音識別模型，可直接將尼泊爾語語音轉換為文本

基於facebook/wav2vec2-large在英語上進行了微調的自動語音識別模型，使用Common Voice 6.1數據集訓練

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在希伯來語語音數據上微調的自動語音識別模型

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，在阿拉伯語音語料庫數據集上微調的阿拉伯語語音識別模型

基於Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的葡萄牙語語音識別模型，在通用語音數據集上訓練

該模型是基於Facebook的VoxPopuli-sv large模型，額外使用瑞典廣播節目、NST和Common Voice數據進行了預訓練和微調的瑞典語語音識別模型。