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AI 모델 탐색 1496
hviske-v5.3
syvaiDanish ASR. Fine-tuned from syvai/hviske-v5.1 on the CoRal v3 train splits with **layer-wise learning-rate decay** (encoder LR = 0.75 × decoder LR) for 5 epochs. A 2B-parameter Conformer encoder-decoder ASR model, optimized for Danish read-aloud and conversational speech. Evaluated on the *complete* test splits (17,560 samples). Two normalization conventions:
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tarteel-aiThis model is a fine-tuned version of openai/whisper-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0839 - Wer: 5.7544 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 8 - total_train_batch_size: 128 - total_eval_batch_size: 64 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - training_steps: 5000 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.26.0.dev0 - Pytorch 1.13.0+cu117 - Datasets 2.7.1.dev0 - Tokenizers 0.13.2
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tarteel-aiThis model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0928 - Wer: 7.0535 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - training_steps: 5000 - mixed_precision_training: Native AMP
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TBOGamer22**Quranic Wav2Vec2 Phonetic ASR** is a fine-tuned `wav2vec2` model designed specifically for **phonetic transcription of Quranic recitation**. Unlike standard Arabic ASR systems that output orthographic Arabic text, this model outputs a **phonetic (sound-level) representation**, making it suitable for: - Tajweed research and education - Word-level pronunciation analysis - Forced alignment of Quranic recitation - Linguistic studies of Classical Arabic phonetics
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team-lucidHubert(Hidden-Unit BERT)는 Facebook에서 제안한 Speech Representation Learning 모델입니다. Hubert는 기존의 음성 인식 모델과 달리, 음성 신호를 raw waveform에서 바로 학습하는 self-supervised learning 방식을 사용합니다. 해당 모델은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 자유대화 음성(일반남여), 다화자 음성합성 데이터, 방송 콘텐츠 대화체 음성인식 데이터 에서 약 4,000시간을 추출해 학습되었습니다.
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