# 荷蘭語語音識別

基於OpenAI Whisper Large V2模型在荷蘭語數據集上微調的語音識別模型，詞錯誤率10.14%

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53大模型，通過CTC損失函數在荷蘭語口語語料庫上進行微調訓練的荷蘭語語音識別模型

一款荷蘭語Wav2Vec2模型，通過在荷蘭語音庫CGN上對原始英文模型進行持續預訓練和微調構建。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的荷蘭語語音識別模型，在Common Voice和CSS10數據集上訓練，支持16kHz音頻輸入。

Facebook開發的基於Wav2Vec 2.0架構的荷蘭語自動語音識別(ASR)模型，採用XLSR-53多語言預訓練模型微調

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在荷蘭語Common Voice數據集上微調的自動語音識別模型，測試WER為17.09%。

基於Facebook Wav2Vec2架構的語音識別模型，在VoxPopuli語料庫的10K未標記荷蘭語數據上預訓練，並在荷蘭語轉錄數據上微調。

基於VoxPopuli語料庫荷蘭語子集預訓練的自動語音識別模型

基於VoxPopuli語料庫荷蘭語子集預訓練的Wav2Vec2基礎模型，適用於荷蘭語語音識別任務。

這是一個基於XLS-R 10億參數模型微調的荷蘭語自動語音識別(ASR)模型，在Common Voice 8.0等多個數據集上訓練，支持16kHz採樣率的語音輸入。

基於Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice荷蘭語數據集微調的自動語音識別模型

基於Facebook Wav2Vec2架構的語音模型，專門針對荷蘭語進行預訓練，使用VoxPopuli語料庫中的19.0k未標註數據。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在荷蘭語(nl)數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型

Facebook 發佈的 wav2vec2 系列模型之一，專門針對荷蘭語優化的自動語音識別（ASR）模型。

XLS-R-300M 是一個基於自動語音識別（ASR）的模型，專門針對荷蘭語優化，在 Common Voice 8 荷蘭語數據集上訓練。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在荷蘭語Common Voice數據集上微調的自動語音識別模型，測試WER為26.49%。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Common Voice 8荷蘭語數據集上微調的自動語音識別模型，包含6元語法KenLM語言模型

這是一個基於XLS-R架構的自動語音識別模型，專門針對荷蘭語和佛蘭芒語優化，結合了5-gram語言模型以提高識別準確率。

基於XLS-R的CTC模型，帶有來自Open Subtitles的5-gram語言模型，主要用於荷蘭語和佛蘭芒語的自動語音識別。

這是一個基於XLS-R-300M架構的荷蘭語自動語音識別(ASR)模型，在Common Voice 8.0荷蘭語數據集上訓練。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-1b模型在荷蘭語Common Voice 8數據集上微調的自動語音識別模型，結合了KenLM 5-gram語言模型

這是一個基於wav2vec2架構的荷蘭語語音識別模型，由Facebook開發，專門針對荷蘭語進行了優化。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在荷蘭語COMMON_VOICE數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型。

這是一個基於XLS-R架構的300M參數自動語音識別(ASR)模型，專門針對荷蘭語優化，在Common Voice 8.0數據集上訓練。