该模型是基于OpenAI的Whisper Small在泰米尔语Common Voice 17.0数据集上微调的语音识别模型，词错误率(WER)为43.23%。

IndicConformer是基于混合CTC-RNNT架构的Conformer自动语音识别模型，专门针对泰米尔语优化

基于OpenAI Whisper-large-v2微调的泰米尔语语音识别模型，在多个公开泰米尔语ASR语料库上训练

基于OpenAI Whisper-small微调的泰米尔语自动语音识别模型，在多个公开数据集上训练，词错误率表现优异。

基于OpenAI Whisper Large-v2模型微调的泰米尔语自动语音识别(ASR)模型，在Common Voice 11.0泰米尔语测试集上达到8.45%的词错误率

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice数据集上微调的泰米尔语语音识别模型

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice数据集上微调的版本，主要用于泰米尔语的语音识别任务。

基于Harveenchadha/vakyansh-wav2vec2-tamil-tam-250在common_voice数据集上微调的泰米尔语语音识别模型

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice数据集上微调的泰米尔语语音识别模型

这是一个基于Wav2Vec2架构的泰米尔语语音识别模型，能够将泰米尔语语音转换为文本。

该模型是基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在common_voice泰米尔语数据集上微调的语音识别模型

基于wav2vec2-large-xls-r-300m架构的泰米尔语语音识别模型，在通用语音数据集上微调

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在泰米尔语上使用Common Voice数据集进行微调的自动语音识别模型。

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的泰米尔语语音识别模型，在Common Voice泰米尔语数据集上训练。

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的泰米尔语自动语音识别(ASR)模型

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在阿拉伯语埃及方言上进行微调的自动语音识别(ASR)模型，使用通用语音数据集训练。

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在泰米尔语上微调的自动语音识别模型，使用公共语音库数据集进行训练。

基于Wav2Vec2架构的泰米尔语自动语音识别模型，由Harveen Chadha开发，在4200小时印地语数据上微调

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在泰米尔语Common Voice数据集上微调的自动语音识别模型。