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Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的压缩版，专为英语语音识别优化。该模型速度提升6倍，体积减少49%，性能仅下降1% WER。通过教师-学生蒸馏法在22,000小时多样化音频数据上训练，可直接替代Whisper用于短长音频转录，支持流式处理。

项目提供了OpenAI Whisper large-v3模型的CTranslate2转换版本，为faster-whisper定制优化。支持100多种语言的自动语音识别，具备高效性能和可调节的量化选项。易于整合到Python项目中，能够实现迅速准确的音频转写。这一模型适合多语言场景，是处理语音识别任务的有力工具。

该开源项目提供了一个基于XLSR-53的波斯语语音识别模型。通过在Common Voice数据集上微调，模型达到30.12%词错误率和7.37%字符错误率，超越同类方案。模型支持16kHz采样率语音直接识别，无需额外语言模型。项目包含完整使用指南和评估脚本，方便研究与应用。

faster-whisper-base.en是OpenAI Whisper base.en模型的CTranslate2格式转换版本，专为英语语音识别优化。该模型利用CTranslate2框架提高处理速度，支持FP16量化以适应不同计算环境。开发者可通过faster-whisper等项目简单实现音频转录，为语音识别应用提供高效解决方案。模型采用MIT许可证，便于在各类项目中应用。该模型特别适用于需要实时处理或资源受限的环境，如移动设备或边缘计算设备上的语音识别应用。相比原始Whisper模型，faster-whisper-base.en在保持识别准确度的同时，显著提高了处理速度和资源利用效率。

MMS-300m是Facebook AI开发的大规模多语言预训练语音模型，具有3亿参数。该模型在超过1400种语言的约50万小时语音数据上进行预训练，采用Wav2Vec2的自监督训练方法。MMS-300m为自动语音识别、翻译和分类等下游任务提供了基础，可通过微调适应不同应用场景，推动了跨语言语音技术的发展。

Wav2Vec2-large-robust-ft-libritts-voxpopuli是一款经过优化的语音转录模型，专门生成带标点符号的高质量文本。该模型基于LibriTTS和VoxPopuli数据集训练，在Librispeech验证集上达到4.45%的词错误率。它尤其适用于TTS模型转录，准确的标点有助于提升语音韵律。虽主要针对清晰音频优化，但对噪声音频如CommonVoice也有良好表现。

faster-whisper-large-v2是基于OpenAI Whisper large-v2模型转换的CTranslate2格式语音识别模型。该模型支持100多种语言的音频转录和翻译，性能高效且语言覆盖范围广泛。开发者可通过faster-whisper库轻松使用，实现强大的多语言语音处理。模型采用FP16格式保存权重，可在加载时根据需求调整计算类型，适应不同应用场景。

该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。

Wav2Vec2-XLSR-53是一款基于wav2vec 2.0架构的多语言语音识别模型。该模型通过在53种语言的原始音频上预训练，学习跨语言语音表示。在CommonVoice和BABEL等基准测试中，Wav2Vec2-XLSR-53显著优于单语言模型，特别适合低资源语言的语音识别任务。这一开源项目为研究人员提供了强大工具，有助于推动低资源语言语音理解的进展。

这是一个基于wav2vec2-xls-r-300m的捷克语语音识别模型，经过Common Voice 8.0等多个数据集的微调。模型在测试集上达到7.3%的词错误率和2.1%的字符错误率，性能优异。它支持16kHz采样率的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。项目提供了简洁的使用示例，并详细记录了训练过程和评估指标。

项目应用wav2vec2技术实现越南语的自动语音识别。模型在13000小时的未标注YouTube音频上预训练，并在250小时的VLSP ASR数据集上进行微调，支持16kHz采样音频。结合4-grams语言模型，显著提高了语音识别的准确性，降低了VIVOS数据集的词错误率，从10.77降至6.15。项目使用CC BY-NC 4.0授权，适用于非商业用途。

该模型是在wav2vec2-xls-r-300m基础上针对土耳其语优化的自动语音识别系统。通过Common Voice 7和MediaSpeech数据集训练，结合N-gram语言模型，在Common Voice 7测试集上实现8.62%词错误率和2.26%字符错误率。模型为土耳其语语音识别提供了高效可靠的开源解决方案，适用于多种语音识别场景。

这是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53微调的希腊语语音识别模型，在Common Voice和CSS10数据集上训练。模型可直接使用，无需额外语言模型，适用于16kHz采样率的语音输入。在Common Voice希腊语测试集上，该模型实现了11.62%的词错误率和3.36%的字符错误率。模型提供简单的使用方法，为希腊语自动语音识别提供了有效解决方案。

w2v-xls-r-uk是一款优化的乌克兰语语音识别模型，基于wav2vec2-xls-r-300m架构。经Common Voice 10.0数据集训练，结合语言模型后词错误率仅为4.63%。模型支持标点符号识别，并有活跃的社区支持。为获取最佳性能，建议使用其最新版本。该模型可广泛应用于语音转文本、实时字幕生成等场景，为乌克兰语自然语言处理任务提供强大支持。

该模型是对openai/whisper-medium在FLEURS数据集上进行微调的版本，专注于多语言识别任务。经过3轮训练后，模型在评估集上实现了88.05%的准确率。采用Adam优化器和线性学习率调度器，模型性能得到显著提升。这一成果为音频语言识别应用提供了有力工具，可应用于多语种环境下的语音分析和处理。这一模型在多语言环境下的语音转写、实时翻译等领域具有广阔应用前景。相比原始Whisper Medium模型，该微调版本在特定语言识别任务上表现更为出色，为跨语言交流和音频内容分析提供了更精准的工具支持。

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在Librispeech-clean-100数据集上微调的音频性别识别模型。模型在评估集上达到0.9993的F1分数，性能表现优异。项目提供了完整的推理代码，包括自定义数据集处理和批量音频处理功能。训练过程采用了Adam优化器和线性学习率调度等策略。该模型为音频性别识别任务提供了一个高效可靠的解决方案。

项目在Common Voice数据集上微调了Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型，专注于加泰罗尼亚语的自动语音识别，达到8.11%的WER。支持直接使用无需语言模型的音频处理，并提供使用和评估的详细方法和代码示例。模型训练中处理内存问题的策略也有介绍。用户可考虑更新版本以获取更好的性能。

faster-whisper-small是OpenAI Whisper小型模型的优化版本，适用于CTranslate2框架。这个模型支持90多种语言的自动语音识别，采用float16量化以提高效率。开发者可通过faster-whisper库轻松集成该模型，适用于多种语音转文本场景。模型具有快速处理能力和广泛的语言覆盖范围，为自动语音识别任务提供了实用的解决方案。

stt_en_conformer_ctc_large是一个非自回归的Conformer-CTC模型，通过NeMo工具包和多样的训练数据集，提高了语音识别的准确性和效率。模型可以识别多种英文语音样本，并与NVIDIA Riva兼容，支持生产级部署。该模型含有1.2亿个参数，处理16kHz单声道音频输入，并输出转录文本。适合用于推理和新数据集上的微调。结合外部语言模型，在多项测试中实现了低WER，适用于实时语音识别。

该项目将OpenAI Whisper小型模型转换为CTranslate2格式，支持100多种语言的语音识别。适用于CTranslate2及其衍生项目如faster-whisper，能高效进行自动语音识别。开发者可通过简单的Python代码实现音频转录，得到包含时间戳的文本段落。模型采用FP16格式存储，可在加载时灵活调整计算类型，为语音识别应用提供了高效且可定制的解决方案。

sew-d-tiny-100k-ft-ls100h是基于SEW-D架构的预训练语音识别模型，在LibriSpeech数据集上经过微调。模型在clean测试集和other测试集上分别达到10.47%和22.73%的词错误率，同时推理速度比wav2vec 2.0提升1.9倍。这一模型在保持识别准确率的基础上大幅提高了效率，可应用于自动语音识别、说话人识别等多种语音处理任务，为相关领域提供了性能与效率兼具的解决方案。

distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。

这是一个基于OpenAI Whisper large-v3模型优化的CTranslate2版本，专注于高效的语音识别。该模型支持100多种语言的转录，兼具准确性和速度。通过faster-whisper库，可以便捷地进行音频转录。模型采用FP16格式存储，计算类型可灵活调整。这为语音识别应用的开发提供了一个强大的工具。

nb-wav2vec2-1b-bokmaal是一个基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型，在NPSC测试集上达到6.33%词错误率和2.48%字符错误率。该模型由NbAiLab团队使用挪威议会语音语料库(NPSC)训练，并开源了完整代码和参数配置，便于研究者复现和优化。模型在Hugging Face平台发布，支持挪威语自动语音识别任务。

此西班牙语语音识别模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53，在Common Voice数据集上微调。模型在测试集上达到8.82%词错误率和2.58%字符错误率，可直接处理16kHz采样的语音输入。项目提供使用示例和评估脚本，便于用户应用和评估。模型采用16kHz采样率，无需额外语言模型即可使用。项目还包含详细的使用说明和评估方法，有助于研究人员和开发者快速集成和测试。

该项目将distil-whisper/distil-medium.en模型转换为CTranslate2格式，用于英语语音识别。通过faster-whisper库，实现了高效的音频转录功能。项目提供简洁的Python接口，支持FP16模型权重，并允许灵活选择计算类型。这种优化使得该工具适用于各种需要快速、准确英语语音识别的应用场景。

WhisperKit是一个为苹果芯片设备优化的本地语音识别框架，提供高性能的语音转文本功能。该开源项目托管于GitHub，开发者可以通过Hugging Face上的基准测试评估其在实际设备上的表现。WhisperKit使iOS和macOS应用能够实现先进的本地语音识别，无需依赖云服务。

wav2vec2-large-xlsr-53 模型在 Common Voice 数据集上微调，专门用于 Hausa 语音识别。模型在评估集上达到 0.7237 的词错误率，为 Hausa 语音识别提供了基础解决方案。尽管训练细节有限，但采用了 Adam 优化器和混合精度训练等先进技术，为进一步改进奠定了基础。这个开源的 Hausa 语音识别模型可用于语音转文本、语言学研究或开发针对 Hausa 语言的语音应用。它展示了迁移学习在低资源语言处理中的潜力，为非洲语言技术的发展贡献力量。

这是一个基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型在OpenSLR SLR66泰卢固语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到44.98%的词错误率(WER)，可直接用于16kHz采样的泰卢固语语音识别。项目包含使用说明、评估方法和训练过程，为泰卢固语语音识别提供了一个开源解决方案。

这个项目是基于wav2vec2-large-xlsr-53模型针对马来亚拉姆语优化的语音识别系统。利用多个马来亚拉姆语语音数据集训练，测试集词错误率达28.43%。模型支持16kHz采样的语音输入，无需额外语言模型。项目提供了使用指南、评估方法和训练流程，便于部署和进一步改进。

NB-Whisper是挪威国家图书馆开发的自动语音识别和语音翻译模型系列。基于OpenAI的Whisper架构，使用20,000小时标注数据训练，支持挪威语、挪威博克马尔语、挪威尼诺斯克语和英语。该模型能将口语转换为语法正确的书面语句，目前处于公开测试阶段，提供从tiny到large共5种规模可供选择。NB-Whisper在挪威语语音识别领域达到了最先进水平，但仍存在幻觉和丢失部分转录内容的问题。

Wav2Vec2-Large-960h是Facebook开发的预训练语音识别模型，在960小时LibriSpeech数据上微调。采用自监督学习从原始音频学习表示，在低资源场景下表现优异。LibriSpeech测试集上词错误率为1.8/3.3。模型可用于语音转写，提供了详细使用示例。

Ultravox-v0_3是Fixie.ai开发的多模态语音大语言模型，结合Llama3.1-8B-Instruct和Whisper-small技术。该模型可同时处理语音和文本输入，适用于语音助手、翻译和分析等场景。通过知识蒸馏方法，仅训练多模态适配器，保持基础模型不变。Ultravox在语音识别和翻译任务中展现出优秀性能，为语音交互应用提供了新的可能性。

distil-large-v3是一个经过知识蒸馏的语音识别模型,模型大小比Whisper large-v3减少44%,推理速度提升6.3倍,同时保持相近的识别准确率。支持短语音和长语音转录,兼容多种主流语音识别框架,为用户提供快速、轻量且准确的语音识别功能。

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。

这是一个基于Wav2Vec2 Conformer架构的语音识别模型，采用旋转位置嵌入技术，在Librispeech数据集的960小时音频上完成预训练和微调。模型在Librispeech测试集上表现优异，'clean'和'other'子集的词错误率分别为1.96%和3.98%。支持16kHz采样的语音输入，适用于精确的语音转文本任务。