# 通用語音數據集

基於wav2vec2-base-cv在通用語音數據集上微調的語音識別模型，在評估集上取得了36.84%的詞錯誤率。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集上微調的語音識別模型

基於wav2vec2架構的語音識別模型，在通用語音數據集上微調

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用通用語音數據集對旁遮普語進行微調的自動語音識別模型

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在弗里斯蘭語上進行微調的自動語音識別模型，使用通用語音數據集訓練。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在旁遮普語語音數據上微調的自動語音識別(ASR)模型。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在COMMON_VOICE - ES數據集上微調的西班牙語自動語音識別模型。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的楚瓦什語自動語音識別模型，在通用語音數據集上訓練，詞錯誤率為40.01%。

基於COMMON_VOICE - FA數據集微調的波斯語自動語音識別模型

基於通用語音數據集訓練的西班牙語語音識別模型，採用wav2vec2架構

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集ZH-CN上微調的自動語音識別(ASR)模型，支持中文普通話識別。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在通用語音數據集上對蒙古語進行微調的自動語音識別模型

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在愛沙尼亞語通用語音數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的匈牙利語自動語音識別(ASR)模型，使用通用語音數據集訓練。

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XLSR Wav2Vec2架構的土耳其語自動語音識別模型，在通用語音土耳其語數據集上訓練

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的盧幹達語語音識別模型，在通用語音數據集上訓練，詞錯誤率29.52%

這是一個支持56種語言的多語言自動語音識別(ASR)模型，基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在通用語音數據集上微調而成。

這是一個基於wav2vec2架構的西班牙語語音識別模型，在通用語音數據集上進行了微調，詞錯誤率(WER)為0.2105。

基於facebook/wav2vec2-large在通用語音數據集上進行英語微調的自動語音識別模型，支持16kHz採樣率的語音輸入。

這是一個基於XLSR Wav2Vec2架構的德語自動語音識別模型，在通用語音德語數據集上進行了微調。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在蒙古語通用語音數據集上微調的自動語音識別模型

Facebook的3億參數語音識別模型，針對烏爾都語進行微調，基於通用語音8.0烏爾都語數據集訓練

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。

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的上索布語語音識別模型，支持16kHz音頻輸入

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在通用語音雅庫特語數據集上微調的語音識別模型

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在盧旺達語上的微調模型，支持預測標記代詞與元音開頭單詞縮寫的撇號

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的越南語自動語音識別模型，使用通用語音數據集訓練。

這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在芬蘭語上微調的自動語音識別模型，使用通用語音數據集進行訓練。

基於wav2vec2-large-xls-r-300m架構的西班牙語語音識別模型，在通用語音數據集上微調，詞錯誤率(WER)為0.1791

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

基於通用語音數據集訓練的希臘語語音識別模型，採用wav2vec2架構

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集上微調的土耳其語語音識別模型