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BuzzASRA monolingual automatic speech recognition model for **Bulgarian**, fine-tuned from openai/whisper-large-v3. Part of **BuzzASR**, a suite of 102 language-specialized ASR models (paper: arXiv:2609.09554, Findings of EMNLP 2026). > 🏆 **State-of-the-art (open-source).** On the combined FLEURS + Common Voice test set, this model > achieves the lowest CER of every open system we compare against: Whisper-large-v3, Omnilingual 1B/7B, MMS, Qwen3-ASR, and Cohere Transcribe. FLEURS + **Common Voice Corpus 25.0** (Mozilla, March 2025; https://commonvoice.mozilla.org/en/datasets), capped per the paper. Text-only data from the **Goldfish** corpus (Chang et al., 2026).
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Cactus-ComputeA speech-to-text model for mobiles, wearables, robots, smart home, automotive and microcontrollers. The whole model is a single 16.9 MB file, and it runs on the same CPU engine as Needle, from the same container and the same quantisation, with no dependencies and no GPU. - **Transcription**: 16 kHz mono audio of any length, one pass up to 30 seconds and windowed beyond it, in English, German, French, Spanish, Italian, Dutch and Polish. The language is detected unless you name it, and silence and steady noise return an empty transcript rather than an invented sentence; other sounds, music especially, can still come out as text, so put a voice activity detector or a wake word in front of an always-on microphone. Live audio streams for as long as you like, committing the words two passes agree on. - **Word timestamps**: every word with its start, end and probability, aligned from the decoder's own attention, so an app can highlight, seek or cut on a word. - **Speech embedding**: the encoder output, one row per 80 ms frame, for matching and retrieval without decoding a transcript at all. Keyword biasing takes the names, places, product words and jargon your users actually say and favours them during the search, so the ones that matter survive.
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詳細を見る ↗Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the Indonesian Common Voice dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. The model can be evaluated as follows on the Indonesian test data of Common Voice. The Common Voice `train`, `validation`, and ... datasets were used for training as well as ... and ... # TODO
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carlosdanielhernandezmena**Paper:** ASR Language Resources for Faroese The "wav2vec2-large-xlsr-53-faroese-100h" is an acoustic model suitable for Automatic Speech Recognition in Faroese. It is the result of fine-tuning the model "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53" with 100 hours of Faroese data released by the Ravnur Project (https://maltokni.fo/en/) from the Faroe Islands. The specific dataset used to create the model is called "Ravnursson Faroese Speech and Transcripts" and it is available at http://hdl.handle.net/20.500.12537/276.
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