这是Whisper Large V3的法语蒸馏版本，专为法语自动语音识别优化，通过ctranslate2实现高效推理。

Whisper-Large-V3的法语蒸馏版本，通过减少解码器层数优化推理效率，同时保持良好性能

这是Whisper-Large-V3法语模型的蒸馏版本，通过减少解码器层数来优化推理速度和内存占用，同时保持良好性能。

Whisper-Large-V3-法语蒸馏版是通过将解码器层数从32层缩减至16层，并基于大规模数据集进行蒸馏训练而得到的法语语音识别模型。

基于OpenAI Whisper-large-v3微调的法语自动语音识别模型，支持大小写、标点符号和数字预测

这是一个法语自动语音识别模型，基于FastConformer架构，结合了Transducer和CTC解码器，具有高准确率和多领域适应性。

基于openai/whisper-large-v2微调的法语语音识别模型，训练数据包含超过2200小时的法语语音音频

基于openai/whisper-small微调的法语自动语音识别模型，训练数据为Common Voice 11.0法语数据集，支持大小写和标点符号预测。

基于openai/whisper-medium在common_voice_11_0数据集上微调的法语语音识别模型，标准化WER达到11.1406，优于原版模型。

这是一个基于wav2vec2-FR-7K-large模型微调的法语自动语音识别(ASR)模型，在超过2200小时的法语语音数据上训练而成。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型，使用Common Voice 7.0法语数据集微调的自动语音识别模型

基于facebook/wav2vec2-large-fr-voxpopuli模型微调的法语自动语音识别模型，使用Common Voice 7.0法语数据集训练。

基于microsoft/unispeech-large-1500h-cv模型，使用Common Voice 7.0（法语）数据集微调的语音识别模型

这是一个用于法语自动语音识别的大规模康福默-转换器模型，参数约1.2亿，在超过1500小时的法语语音数据上训练而成。

这是一个基于Conformer架构的法语自动语音识别(ASR)大模型，采用CTC损失函数，在超过1500小时的法语语音数据上训练而成。

这是一个基于facebook/wav2vec2-base-960h微调的法语语音识别模型，在评估集上取得了1.0的词错误率。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - MINDS14.FR-FR数据集上微调的自动语音识别模型

这是一个基于XLSR-53大模型微调的法语语音识别模型，在Common Voice数据集上训练，支持高准确率的法语语音转文本。

这是一个基于CommonVoice法语数据集训练的端到端自动语音识别系统，采用CRDNN架构结合CTC和注意力机制。

基于facebook/wav2vec2-large-fr-voxpopuli微调的法语语音识别模型，在Common Voice 6.1法语数据集上训练，支持16kHz音频输入

基于VoxPopuli法语语料库预训练的大型语音识别模型，支持法语语音转文本任务

基于Facebook Wav2Vec2架构的语音识别模型，使用VoxPopuli语料库的10K未标记法语数据进行预训练，并在法语转录数据上微调。

基于VoxPopuli法语无标注数据预训练的Wav2Vec2基础模型，适用于法语语音识别任务

这是一个基于XLS-R 1B架构的法语自动语音识别模型，在多个法语语音数据集上进行了微调。

基于CommonVoice法语数据集训练的wav2vec 2.0语音识别模型，使用CTC/Attention架构，无需语言模型

Facebook的Wav2Vec2基础模型，仅在法语上预训练，使用了VoxPopuli语料库中的22.8k无标注数据。

UniSpeech是一个统一的语音表征学习模型，结合有标注和无标注数据进行预训练，特别针对法语进行了微调。

Facebook开发的基于Wav2Vec 2.0架构的大规模法语语音识别模型，支持自动语音转文本任务

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice法语数据集上微调的自动语音识别模型，测试WER为34.86%。

这是一个基于wav2vec2架构的自动语音识别(ASR)模型，专门针对法语进行了微调，在Common Voice法语测试集上取得了12.82%的词错误率(WER)。

基于2.6千小时法语语音训练的基础wav2vec2模型，不含自发语音数据

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - FR数据集上微调的法语自动语音识别模型。

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Common Voice 8.0法语数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，支持法语语音转文本任务。

基于2.9K小时法语语音训练的wav2vec2基础模型，支持自发、朗读和广播语音

基于1千小时法语语音训练的wav2vec2基础模型，支持语音识别等任务

基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的法语自动语音识别模型，支持标点符号预测

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在Common Voice 8.0法语数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型

基于7.6K小时法语语音训练的Large wav2vec2模型，包含自发、朗读和广播语音数据

基于7.6千小时法语语音训练的Large wav2vec2模型，包含自发性、朗读式和广播式语音