#Hebrew

该开源项目提供了一个针对希伯来语优化的语音识别模型。基于wav2vec2-xls-r-300m架构，通过两阶段训练方法在私有数据集上进行微调。模型在测试集上实现23.18%的词错误率，展示了特定语言语音识别优化的有效途径。这一模型为希伯来语自动语音识别研究和应用提供了实用工具。

该项目是在dicta-il/dictalm2.0-instruct模型上进行了精细调整，专为生成希伯来语的问答对而设计。该模型由Guy Shapira开发，采用Transformer架构，经过合成及现有Q&A数据集的训练进行优化。通过Hugging Face的Transformers库，可以方便地加载并应用该模型以生成问答对。