基于timit_asr数据集对ascend模型进行微调的英语语音识别模型

基于西班牙语Common Voice数据集微调的语音识别模型，采用facebook/wav2vec2-xls-r-300m架构，在测试集上WER达到14.6%

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微调的印度尼西亚语自动语音识别模型，在Common Voice印尼语数据集上训练，测试WER为25.86%。

该模型是基于microsoft/unispeech-large-1500h-cv在TIMIT_ASR数据集上微调得到的自动语音识别模型，在评估集上取得了21.96%的词错误率(WER)。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在意大利语数据集上微调的语音识别模型

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice数据集对巴斯克语进行微调的语音识别模型。

这是一个基于KBLab/wav2vec2-large-voxrex在瑞典语Common Voice数据集上微调的自动语音识别模型

基于XLSR架构微调的印尼语自动语音识别(ASR)模型，在Common Voice印尼语数据集上训练

这是一个针对巴西葡萄牙语优化的Wav2vec 2.0语音识别模型，基于多个巴西葡萄牙语数据集微调

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在马拉地语上微调的自动语音识别(ASR)模型，使用InterSpeech 2021马拉地语数据集的部分数据进行训练。

这是一个基于 Facebook 的 wav2vec2-large-xlsr-53 模型在土耳其语 Common Voice 数据集上微调的自动语音识别模型。

基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的加利西亚语自动语音识别(ASR)模型，在OpenSLR 77数据集上达到16.79%的WER

这是一个基于wav2vec2架构的印地语自动语音识别(ASR)模型，在Common Voice等数据集上进行了训练。