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wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian

基于XLSR-53微调的匈牙利语语音识别模型

模型匈牙利语Common VoiceGithubXLSR-53语音识别开源项目HuggingfaceWav2Vec2

该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在匈牙利语语音数据上微调而来，在Common Voice测试集上实现31.40%的词错误率和6.20%的字符错误率，性能优于同类模型。支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可使用。开发者可通过HuggingSound库或自定义脚本轻松集成该模型，实现匈牙利语语音识别功能。

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介绍相关项目
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Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
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GithubHuggingfaceKeraswav2vec2-xls-r-300m-mixed开源项目模型评估数据集语言模型语音识别
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wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm - 基于先进技术的加泰罗尼亚语语音识别模型
GithubHuggingfacewav2vec2-xls-r-1b-ca-lm开源项目数据集模型模型评估自动语音识别训练过程
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wav2vec2-large-xlsr-53-french - 法语语音识别模型实现自动语音文本转录
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wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft - 基于Wav2Vec2的跨语言零样本音素识别模型
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该项目提供了一个基于Wav2vec 2.0 large VoxRex模型微调的瑞典语语音识别模型。模型使用瑞典广播、NST和Common Voice数据集进行训练，在Common Voice测试集上达到8.49%的词错误率，在NST和Common Voice混合测试集上仅为2.5%。模型支持16kHz采样率的语音输入，可直接使用无需额外语言模型。项目还包含详细的使用说明和性能对比分析。
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