#XLSR-53

该模型基于wav2vec2-large-xlsr-53在Common Voice 6.1英语数据集上微调而来。在Common Voice英语测试集上，模型达到19.06%词错率和7.69%字符错误率。支持16kHz采样率语音输入，可单独使用或结合语言模型。提供HuggingSound库和自定义脚本的Python示例代码，方便用户进行语音识别。

该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上，使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上，其词错误率(WER)为81.80%，字符错误率(CER)为20.16%，优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本，无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。

该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练，适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率，加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用，可应用于多种俄语语音识别场景。

此语音识别模型通过在Common Voice 6.1数据集上微调XLSR-53模型，专门针对葡萄牙语优化。在测试中，模型表现优异，词错误率为11.31%，字符错误率为3.74%。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入，可独立使用或与语言模型结合以提升性能。项目还包含详细的使用说明和评估工具，方便研究者和开发者快速应用和测试。

这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，针对荷兰语语音识别任务进行微调的模型。通过使用Common Voice 6.1和CSS10数据集进行训练，该模型在Common Voice nl测试集上达到了15.72%的词错误率和5.35%的字符错误率。模型设计用于处理16kHz采样率的语音输入，可单独使用或与语言模型配合。项目详细说明了使用方法和评估流程，为荷兰语自动语音识别提供了一个有效的开源解决方案。

该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,通过阿拉伯语语音数据微调,开发了一个高性能的阿拉伯语语音识别模型。在Common Voice测试集上,模型实现了39.59%的词错误率和18.18%的字符错误率,表现优于同类模型。模型支持16kHz采样率的语音输入,可直接用于阿拉伯语语音转录,无需额外语言模型。项目详细介绍了使用方法和评估结果,为阿拉伯语语音识别研究提供了有价值的参考。

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。

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。

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。

该模型是在wav2vec2-large-xlsr-53基础上微调的芬兰语语音识别系统。它利用Common Voice和CSS10数据集训练，支持16kHz采样率输入。无需额外语言模型，可直接用于芬兰语语音转文本。在Common Voice测试集上，词错率41.6%，字符错率8.23%。项目提供了使用指南和评估方法，适合芬兰语语音识别应用。

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。

这是一个基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型，在Common Voice 6.1意大利语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到9.41%的词错误率和2.29%的字符错误率。支持直接处理16kHz采样的语音输入，无需额外语言模型。项目提供了详细的使用说明和评估脚本，便于研究人员快速应用和测试。