wav2vec2-large-xls-r-300m-sw
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AI 모델 탐색 1496
whisper-large-v3-turbo-danish
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자세히 보기 ↗gemini_whisper_ipa
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자세히 보기 ↗Phonon-2-ONNX
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자세히 보기 ↗wav2vec2-base-japanese-asr
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자세히 보기 ↗cohere-transcribe-ja-v0.1-GGUF
TransWithAI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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자세히 보기 ↗whisper-ja-1.5B-ct2
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자세히 보기 ↗tara
Trelis**Tara is a frontier automatic speech-recognition model for Hindi and mixed-code (Hinglish) transcription.** On the AI4Bharat Vistaar Hindi benchmark suite it achieves state-of-the-art aggregate accuracy, outperforming leading commercial Hindi ASR systems on the 7-benchmark Vistaar mean, while natively handling Hindi–English code-switched speech through a dedicated **mixed-code mode** that renders English words in Latin script and Hindi in Devanagari, the way real Hinglish is written. The mixed-code mode (the ` ` prefix above) conditions generation only: on pure-Hindi audio it neither degrades accuracy nor forces transliteration; on mixed-code audio it renders English words in Latin script. Evaluation code, the exact text normalizer, and Tara's per-utterance predictions for every benchmark below are published at TrelisResearch/tara, so all numbers can be reproduced or re-scored under alternative normalizers.
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자세히 보기 ↗tiron
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자세히 보기 ↗whisper-hinglish-preview
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자세히 보기 ↗whisper-large-v3-hu
Trendency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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자세히 보기 ↗my_zh_CN_asr_cv13_model
tristayqcThis model is a fine-tuned version of jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn on the common_voice_13_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.1614 - Cer: 0.0674 - Wer: 0.375 The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 1e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 16 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - training_steps: 2000 - mixed_precision_training: Native AMP - Transformers 4.40.1 - Pytorch 2.2.1+cu121 - Datasets 2.19.0 - Tokenizers 0.19.1
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자세히 보기 ↗wav2vec2-live-japanese
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자세히 보기 ↗wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian
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자세히 보기 ↗whisper-large-v3-turkish-general
turkmedstt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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자세히 보기 ↗wav2vec2-berber
TutlaytAIThe following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 9.6e-05 - train_batch_size: 64 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine_with_restarts - lr_scheduler_warmup_steps: 500 - num_epochs: 15 - mixed_precision_training: Native AMP
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자세히 보기 ↗typhoon-asr-qwen-0.6b-ctx
typhoon-aiThai ASR with **prompt-based contextual biasing**: a LoRA fine-tune (merged, 0.80B params) of `Qwen/Qwen3-ASR-0.6B-hf` that accepts a list of names/terms in the system prompt, boosts the ones that are actually spoken, writes them with the **listed spelling**, and ignores the rest (distractor false alarm rate ≤.0004; non-speech probe 5/5). The economical tier: 2.6× smaller than the 1.7b for ~.09 recall. Plain transcription (CER%, same protocol: gigaspeech2 bench in-domain / TVSpeech out-of-domain 30-s talk-show): † single-digit repetition-loop utterances dominate (0.6b: one utt; Thonburian: three, excluding them 8.39).
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자세히 보기 ↗typhoon-asr-realtime
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자세히 보기 ↗typhoon-whisper-large-v3
typhoon-ai**Typhoon Whisper Large v3** is a state-of-the-art Thai Automatic Speech Recognition (ASR) model fine-tuned on the OpenAI Whisper Large v3 architecture. It delivers exceptional accuracy on Thai speech recognition tasks, achieving superior performance through comprehensive training on diverse Thai audio data. By using this model, you agree to the OpenTyphoon Terms and Conditions and acknowledge the Privacy Notice: https://opentyphoon.ai/tac · https://opentyphoon.ai/privacy The model was trained on approximately **10 million data points** (~11,000 hours) of Thai audio, curated and normalized using the Typhoon data pipeline to ensure consistent handling of Thai numbers, repetition markers, and context-dependent ambiguities.
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자세히 보기 ↗typhoon-whisper-large-v3-ctc
typhoon-aiWord- and character-level **timestamps for Thai**: a 29M character-CTC head on the **frozen** `typhoon-ai/typhoon-whisper-large-v3` encoder (pinned revision `748e8a4`, recorded in `config.json`). One encoder pass gives transcription *and* alignment. It is **both an aligner and a compact ASR model**: it force-aligns given text (a transcript or ASR hypothesis) to word/character timestamps, and its greedy CTC decode transcribes directly (`--transcribe`, no text needed). `standalone_align.py` (bundled) has no other dependencies; the frozen encoder downloads automatically at the pinned revision. Files: `head.safetensors`, `config.json` (architecture + encoder id/revision), `ctc_vocab.json` (80-symbol Thai char vocab v1.0.0).
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자세히 보기 ↗typhoon-whisper-medium
typhoon-aiThai Whisper-medium with contextual biasing support via a decoder LoRA. Merged base weights + adapter in one repo. Full fine-tune of `openai/whisper-medium` on ~10,846 hours of Thai speech (see the Typhoon ASR Real-time technical report). `bias@0` = gold entities only (an oracle upper bound). `bias@10` = gold plus 10 distractors, the realistic condition. `dis@10` = distractors only, measuring over-biasing.
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자세히 보기 ↗typhoon-whisper-turbo
typhoon-ai**Typhoon Whisper Turbo** is a state-of-the-art Thai Automatic Speech Recognition (ASR) model fine-tuned on the OpenAI Whisper Large v3 Turbo architecture. It is engineered to deliver a balance of high accuracy and low latency for offline transcription, significantly outperforming standard Whisper models in throughput while maintaining robust performance on Thai speech. The model was presented in the paper Typhoon ASR Real-time: FastConformer-Transducer for Thai Automatic Speech Recognition. By using this model, you agree to the OpenTyphoon Terms and Conditions and acknowledge the Privacy Notice: https://opentyphoon.ai/tac · https://opentyphoon.ai/privacy
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