这是一个通过mergekit工具融合多个12B参数规模语言模型的结果，以Magnolia-v3-12B为基础模型进行融合

该模型是基于CommonVoice V8数据集训练的泰语自动语音识别模型，结合了deepcut分词器和语言模型以提高识别准确率。

该模型是基于CommonVoice V8数据集训练的泰语自动语音识别模型，采用wav2vec2-large-xlsr-53架构，使用newmm分词器并整合语言模型，显著提升了泰语语音识别准确率。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的斯洛文尼亚语语音识别模型，带有语言模型支持

这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53的西班牙语语音识别模型，增加了语言模型支持，显著提升了识别准确率。

这是一个针对巴西葡萄牙语语音识别任务微调的Wav2Vec2模型，基于VoxForge数据集训练。

基于LaPS BM数据集微调的巴西葡萄牙语Wav2vec 2.0语音识别模型

基于wav2vec2-xlsr-53的罗曼什语瓦拉迪尔方言语音识别模型，带有语言模型支持

基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在Common Voice 7和Libri Speech数据集上微调的意大利语自动语音识别模型

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在斯洛文尼亚语(common_voice_8_0)数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，支持语言模型(LM)增强。

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在哈萨克语(KK)数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，支持语言模型(LM)增强

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在斯洛文尼亚语(Common Voice 8.0)数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，结合语言模型(LM)提升了识别效果。