mistral-pl-owca
JonaszPotoniec基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 テキスト→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗DISCOVER & COMPARE
AIモデルを探す 84999
wav2vec2-large-xlsr-53-arabic
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Arabic using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and Arabic Speech Corpus. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Chinese using the train and validation splits of Common Voice 6.1, CSS10 and ST-CMDS. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-dutch
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Dutch using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-english
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on English using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-finnish
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Finnish using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-french
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on French using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-german
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on German using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-greek
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Greek using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Hungarian using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-italian
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Italian using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-japanese
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Japanese using the train and validation splits of Common Voice 6.1, CSS10 and JSUT. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. In the table below I report the Word Error Rate (WER) and the Character Error Rate (CER) of the model. I ran the evaluation script described above on other models as well (on 2021-05-10). Note that the table below may show different results from those already reported, this may have been caused due to some specificity of the other evaluation scripts used.
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-persian
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Persian using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-polish
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Polish using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-portuguese
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Portuguese using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-russian
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Russian using the train and validation splits of Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-large-xlsr-53-spanish
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Spanish using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-english
jonatasgrosman基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-french
jonatasgrosman基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-german
jonatasgrosman基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-portuguese
jonatasgrosmanFine-tuned facebook/wav2vec2-xls-r-1b on Portuguese using the train and validation splits of Common Voice 8.0, CORAA, Multilingual TEDx, and Multilingual LibriSpeech. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This model has been fine-tuned by the HuggingSound tool, and thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :) Using the HuggingSound library:
翻訳待ち・原文を表示
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-russian
jonatasgrosman基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗wav2vec2-xls-r-1b-spanish
jonatasgrosman基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 音声→ 出力 テキスト
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗swift15-gsq-rco-iq3s-mtp
jonathan-golden基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
基本情報を収録・詳細は順次追加
入力 未確認→ 出力 未確認
料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認
詳細を見る ↗該当するモデルがありません
提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
COST EXPLORER
モデル選びに、費用の視点も。
月間トークン数を調整してAPI費用を比較。
1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
同一チャネルの基本テキスト料金を比較
収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
MODEL HANDBOOK
モデルを理解して選ぶ
API料金はどう比較しますか？+
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
ランキング1位が最適ですか？+
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。