针对克罗地亚语优化的SpeechT5文本转语音微调模型，基于微软SpeechT5架构和VoxPopuli数据集训练

基于facebook/wav2vec2-base-fi-voxpopuli-v2微调的芬兰语自动语音识别模型，使用276.7小时标注数据训练，支持KenLM语言模型解码

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的芬兰语自动语音识别模型，使用275.6小时芬兰语标注数据训练，支持与KenLM语言模型配合使用。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b微调的芬兰语自动语音识别模型，使用259.57小时芬兰语标注语音数据训练，支持芬兰语语音转文本任务。

针对芬兰语优化的自动语音识别模型，基于Facebook的wav2vec2-xls-r-1b模型微调

基于Facebook的wav2vec2-xls-r-1b模型针对芬兰语自动语音识别任务进行微调的版本，使用275.6小时芬兰语标注语音数据训练

基于Facebook wav2vec2-xls-r-300m模型微调的芬兰语自动语音识别(ASR)模型，使用275.6小时芬兰语数据训练，支持与KenLM语言模型配合解码

基于facebook/wav2vec2-large-100k-voxpopuli模型微调的加泰罗尼亚语语音识别模型

基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b微调的芬兰语自动语音识别模型，使用275.6小时芬兰语标注数据训练

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的加泰罗尼亚语自动语音识别模型

基于Facebook的wav2vec2-xls-r-1b模型微调的芬兰语自动语音识别(ASR)模型，使用259.57小时芬兰语标注数据训练

基于Facebook/Meta的XLS-R特征提取器微调的挪威语自动语音识别模型，在NPSC测试集上词错误率6.33%

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在加泰罗尼亚语数据集上微调的语音识别模型，支持自动语音识别任务。

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的加泰罗尼亚语语音识别模型，在多个加泰罗尼亚语数据集上训练。