whisper-tiny
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AI 모델 탐색 1496
nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-gguf
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m3hrdadfiFine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 in Lithuanian using Common Voice. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. You can see the training states here The script used for training can be found here
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자세히 보기 ↗MOSS-Transcribe-Diarize-MLX-8bit
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자세히 보기 ↗The above code leads to the following prediction for the first two samples: * Prediction: ["neller ket dont a-benn eus netra la vez ser merc'hed evel sich", 'an eil hag egile'] * Reference: ["N'haller ket dont a-benn eus netra pa vezer nec'het evel-se.", 'An eil hag egile.'] The model can be evaluated as follows on the {language} test data of Common Voice. **Test Result**: 43.43% The Common Voice `train`, `validation` datasets were used for training.
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자세히 보기 ↗xls-r-300m-danish-mc-v2
MediaCatchThis model is a fine-tuned version of MediaCatch/xls-r-300m-danish-mc on the Preprocessed Dataset dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.1570 - Wer: 0.0875 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 3 - eval_batch_size: 6 - seed: 69 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 4 - gradient_accumulation_steps: 4 - total_train_batch_size: 48 - total_eval_batch_size: 24 - optimizer: Use adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - num_epochs: 10.0
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자세히 보기 ↗Breeze-ASR-25
MediaTek-Research**Breeze ASR 25** is an advanced ASR model fine-tuned from Whisper-large-v2 - Optimized for Taiwanese Mandarin - Optimized for Mandarin-English code-switching scenarios, including intra-sentential switching and inter-sentential switching. - Enhanced time alignment, suitable for automatic captioning 增強範例-中英混用情境： MediaTek's 24th Anniversary
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자세히 보기 ↗Breeze-ASR-26
MediaTek-Research**BreezeASR-Taigi** is a Taiwanese Hokkien (Taigi / 台語) automatic speech recognition (ASR) model developed as part of the **Breeze Taigi** framework — a comprehensive framework centered on standardized benchmarks and evaluation methodologies for Taiwanese Hokkien speech technologies. Taiwanese Hokkien, also known as Taigi, is a critically important language with deep historical and cultural significance in Taiwan. While significant progress has been made in speech recognition for languages such as English and Mandarin Chinese, developing effective speech technologies for Taigi presents both opportunities and methodological challenges due to its complex phonological system, significant geographical accents, and diverse forms of Chinese character writing. BreezeASR-Taigi is built by fine-tuning the **Whisper** multilingual speech recognition framework on approximately **10,000 hours** of large-scale synthetic Taiwanese Hokkien speech data. The model transcribes spoken Taigi audio and outputs **Mandarin Chinese character** transcriptions, leveraging the substantial lexical overlap between Taigi and Mandarin for a pragmatic and reproducible evaluation framework.
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자세히 보기 ↗nemotron-asr-streaming-farsi
mehdi-hf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。
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동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교
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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
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