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音声処理
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This model is a fine-tuned version of microsoft/trocr-base-printed on your custom dataset. captchas like processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("anuashok/ocr-captcha-v2") model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("anuashok/ocr-captcha-v2") generated_ids = model.generate(pixel_values) generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(generated_text)

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This model is a fine-tuned version of microsoft/trocr-base-printed on Captchas of the type shown below - **CER (Character Error Rate)**: 0.01394585726004922 - **Hyperparameters**: - **Learning Rate**: 1.5078922700531405e-05 - **Batch Size**: 16 - **Num Epochs**: 7 - **Warmup Ratio**: 0.14813004670666596 - **Weight Decay**: 0.017176551931326833 - **Num Beams**: 2 - **Length Penalty**: 1.3612823161368288 ```python from transformers import VisionEncoderDecoderModel, TrOCRProcessor import torch from PIL import Image

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Separate

anujpatel863

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Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Telugu using the OpenSLR SLR66 dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. **Test Result**: 44.98% 70% of the OpenSLR Telugu dataset was used for training. Train Split of annotations is here

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テキスト生成オープンウェイト
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evilguy4

anyalkonsafe

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evilguytest

anyalkonsafe

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1 M = 100万トークン・米ドル
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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。

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選び方とよくある質問
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。

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