基于 NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 转换的 MLX 格式自动语音识别模型，支持高效语音转文本任务。

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用语音数据集上微调的语音识别模型，支持爱尔兰语。

基于Whisper架构优化的粤语与英语混合语音识别模型，支持高精度双语转录

基于openai/whisper-large-v2微调的西班牙语语音识别模型，在Common Voice 11.0西班牙语测试集上WER为8.55%

基于microsoft/wavlm-large微调的瑞典语自动语音识别模型，适用于16kHz采样率的语音输入。

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice斯洛文尼亚语数据集上微调的语音识别模型，词错误率为0.3271。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice数据集上微调的卢旺达语语音识别模型

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice数据集上微调的葡萄牙语语音识别模型

基于wav2vec2架构的大规模语音识别模型，针对中文（台湾）语音进行优化，适用于语音转文本任务。

该模型是基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在尼泊尔语数据集上微调的语音识别模型。

基于 LibriSpeech ASR 数据集训练的自动语音识别模型，用于将英语语音转换为文本。

这是一个基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型进行微调的斯洛文尼亚语语音识别模型，使用Common Voice数据集训练。

这是一个基于Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型在拉脱维亚语Common Voice数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型。

基于Facebook Wav2Vec2架构的语音识别模型，针对罗马尼亚语进行微调，适用于自动语音识别任务。

基于Facebook Wav2Vec2基础模型，在VoxPopuli语料库的10K未标注子集上预训练，并在西班牙语转录数据上微调的语音识别模型。

该模型是基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在未知数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，支持伊洛卡诺语(Iloko)语音识别。

基于Wav2Vec 2.0架构的语音识别模型，在TIMIT数据集上微调，适用于英语语音转文本任务

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，在拉脱维亚语Common Voice数据集上微调的语音识别模型

该模型是基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在common_voice数据集上微调的版本，主要用于印地语语音识别任务。

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice数据集对爱尔兰语进行了微调的语音识别模型。

基于VoxPopuli语料库10K未标记子集预训练并在英语转录数据上微调的Wav2Vec2基础模型，适用于英语语音识别任务。

基于Facebook Wav2Vec2基础模型，在VoxPopuli语料库的10K未标注子集上预训练，并在斯洛文尼亚语转录数据上微调的自动语音识别模型。

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在Odia语言上微调的自动语音识别(ASR)模型，使用Common Voice数据集训练。

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice数据集对世界语进行微调的语音识别模型。

基于Facebook Wav2Vec2基础模型，在VoxPopuli语料库10K无标注子集上预训练，并在德语转录数据上微调的语音识别模型

这是一个基于wav2vec2架构的荷兰语语音识别模型，由Facebook开发，专门针对荷兰语进行了优化。

Facebook 发布的 wav2vec2 系列模型之一，专门针对荷兰语优化的自动语音识别（ASR）模型。