# 長音頻分塊處理

Whisper是一個預訓練的自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型，通過68萬小時標註數據訓練，具有強大的泛化能力。

這是一個基於Whisper large-v3-turbo模型，在約1000小時哈薩克語語音數據上微調的自動語音識別模型，測試集字錯率9.16%

基於OpenAI Whisper-large-v3-turbo優化的波斯語自動語音識別模型，支持醫療領域應用

Whisper-base是針對低資源哈薩克語的自動語音識別(ASR)模型，在哈薩克語音語料庫2上微調，包含超過1千小時的標註數據。

Whisper是一個基於Transformer的編碼器-解碼器模型，用於語音識別和翻譯任務，支持多語言處理。

基於Whisper v3大模型蒸餾的西班牙語語音識別模型，由SandboxAI與Universidad Nacional de Rio Negro合作開發

挪威國家圖書館基於OpenAI Whisper開發的挪威語自動語音識別模型，專門針對逐字轉錄場景優化，輸出全小寫無標點文本

基於openai/whisper-small微調的俄語語音識別模型，在Sberdevices_golos_10h_crowd數據集上訓練

Whisper是一個預訓練的自動語音識別(ASR)模型，在68萬小時的標註數據上訓練，展現出強大的泛化能力。

基於Facebook的wav2vec2-large-960h-lv60-self模型，通過增強維基百科語言模型改進的自動語音識別(ASR)系統

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在保加利亞語語音數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型。