Distil-Whisper是Whisper模型的蒸馏版本，针对自动语音识别(ASR)任务进行了优化，提供更快的推理速度。

基于Distil-Whisper large-v3.5转换的CTranslate2格式模型，用于高效语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper-Large-v3的知识蒸馏版本，提供更优的性能表现和高效性。

Distil-Whisper是Whisper模型的蒸馏版本，通过大规模伪标签技术实现高效语音识别

Distil-Whisper是OpenAI Whisper-Large-v3的知识蒸馏版本，通过大规模伪标签训练实现高效语音识别。

这是一个基于Whisper模型优化的希伯来语和英语语音识别模型，由ivrit.ai开发。

Distil-Whisper是Whisper large-v3的知识蒸馏版本，专注于英语自动语音识别，提供更快的推理速度同时保持接近原始模型的准确性。

Parakeet TDT 1.1B是由NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的自动语音识别(ASR)模型，能够将语音转录为小写英文字母。

这是distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式的版本，用于高效语音识别任务。

这是一个基于Whisper架构的蒸馏版本自动语音识别(ASR)模型，专为高效推理设计，适用于英语语音转文本任务。

SEW-D-tiny 是由 ASAPP Research 开发的高效语音识别预训练模型，专注于性能和效率的平衡。

SEW-D-mid是由ASAPP Research开发的语音预训练模型，专注于自动语音识别任务，在性能和效率之间取得了良好平衡。

SEW-tiny是由ASAPP Research开发的压缩高效型语音预训练模型，基于16kHz采样的语音音频进行预训练，适用于多种下游语音任务。

SEW-D-mid-k127是由ASAPP Research开发的高效语音识别预训练模型，在性能和效率方面相比wav2vec 2.0有显著改进。

SEW-D-base+ 是由 ASAPP Research 开发的高效语音识别模型，基于 16kHz 采样的语音音频进行预训练，在 LibriSpeech 数据集上表现出色。

SEW（压缩高效版Wav2vec）是由ASAPP Research开发的语音识别预训练模型，在性能和效率上优于wav2vec 2.0