# 多批次優化

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice土耳其語數據集上微調的語音識別模型，在評估集上取得了30.36%的詞錯誤率。

該模型是基於wav2vec2-large-xlsr-53在GARY109/AI_LIGHT_DANCE - ONSET-STEPMANIA2數據集上微調的自動語音識別模型。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice數據集上微調的阿拉伯語語音識別模型，在評估集上取得了0.5078的詞錯誤率。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在菲律賓語音數據集上微調的語音識別模型

這是一個基於wav2vec2架構的土耳其語語音識別模型，在common_voice數據集上微調得到

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的版本，專門針對烏爾都語語音識別任務進行了優化。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在filipino_voice數據集上微調的語音識別模型，支持菲律賓語。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Mozilla Common Voice葡萄牙語數據集上微調的自動語音識別模型

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice土耳其語數據集上微調的語音識別模型，在評估集上取得了0.4444的詞錯誤率。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice土耳其語數據集上微調的語音識別模型，在評估集上取得了0.3907的詞錯誤率。

基於1B詞元規模預訓練的RoBERTa基礎模型，驗證困惑度為3.93，適用於英語文本處理任務。

在1M至1B詞元規模數據集上預訓練的RoBERTa變體，包含BASE和MED-SMALL兩種規格，適用於資源有限場景下的自然語言處理任務

該模型是基於flozi00/wav2vec-xlsr-german微調的德語語音識別模型，在評估集上詞錯誤率為1.0。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice數據集上微調的版本，支持亞美尼亞語語音識別。

基於不同規模數據集(1M-1B詞元)預訓練的RoBERTa系列模型，包含BASE和MED-SMALL兩種規格

這是一個基於Facebook的wav2vec2-xls-r-300m模型在印地語Common Voice 7.0數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型。

該模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的西班牙語(哥倫比亞口音)語音識別模型，在評估集上詞錯誤率(WER)為0.2595。