# 瑞典語語音識別

瑞典國家圖書館發佈的Whisper模型，專為瑞典語語音識別優化，相比OpenAI原版顯著降低錯誤率。

瑞典國家圖書館發佈的Whisper模型，專為瑞典語優化，在50,000+小時瑞典語音數據上訓練，性能超越OpenAI原版

瑞典國家圖書館發佈的基於超過5萬小時瑞典語音訓練的Whisper模型，在瑞典語音識別任務上表現優異

瑞典國家圖書館發佈的基於Whisper架構的瑞典語語音識別模型，訓練數據超過5萬小時，顯著降低詞錯誤率。

基於facebook/wav2vec2-large-robust模型微調的瑞典語自動語音識別模型，支持16kHz採樣率語音輸入。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-nl-voxpopuli模型微調的瑞典語自動語音識別模型，使用Common Voice 7.0 (sv-SE)數據集進行訓練。

基於microsoft/wavlm-large微調的瑞典語自動語音識別模型，適用於16kHz採樣率的語音輸入。

這是一個用於瑞典語自動語音識別(ASR)的模型，結合了VoxRex-C聲學模型和基於社交媒體數據的4-gram語言模型。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在瑞典語Common Voice數據集上微調的語音識別模型，訓練數據量為402MB。

這是一個基於KBLab/wav2vec2-large-voxrex在瑞典語Common Voice數據集上微調的自動語音識別模型

基於VoxPopuli語料庫瑞典語子集預訓練的Wav2Vec2基礎模型，適用於瑞典語語音識別任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在COMMON_VOICE - SV-SE數據集上微調的瑞典語自動語音識別模型。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在瑞典語數據集上微調的自動語音識別模型

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在瑞典語Common Voice 7.0數據集上微調的自動語音識別模型

該模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在COMMON_VOICE SV-SE數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型，支持瑞典語語音識別。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-1b在Common Voice瑞典語數據集上微調的自動語音識別模型，支持瑞典語語音轉文本任務。

這是一個基於XLSR-53架構的瑞典語自動語音識別模型，在通用語音數據集上進行微調。

該模型是基於Common Voice瑞典語數據集對facebook/wav2vec2-xls-r-300m進行微調的語音識別模型，在評估集上取得了1.0286的詞錯誤率(WER)。

基於Facebook Wav2Vec2架構的語音模型，專門針對瑞典語進行預訓練，使用VoxPopuli語料庫的16.3k未標註數據。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53框架微調的瑞典語自動語音識別模型，支持16kHz採樣率的語音輸入

基於Facebook的VoxPopuli-sv基礎版模型，使用NST和Common Voice數據進行微調的瑞典語語音識別模型。

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。

基於VoxRex大型模型微調的瑞典語自動語音識別模型，支持16kHz採樣率語音輸入

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在瑞典語Common Voice數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型。