# Modelos de Voz

### Síntesis de voz

<table data-view="cards"><thead><tr><th>Descripció / Funció</th><th>Nom model</th><th data-type="content-ref">Model card</th><th>Comentaris</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td>Síntesis de voz (español)</td><td>PL-BERT-es</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-es">https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-es</a></td><td>Modelo de lenguaje enmascarado a nivel de fonemas, entrenado con texto en español que abarca diversos acentos regionales. Basado en la <a href="https://github.com/yl4579/PL-BERT">arquitectura PL-BERT</a></td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (español)</td><td>PL-BERT-wp-es</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-es">https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-es</a></td><td>Modelo de lenguaje enmascarado a nivel de fonemas, entrenado con texto en español que abarca diversos acentos regionales. Basado en la <a href="https://github.com/yl4579/PL-BERT">arquitectura PL-BERT</a></td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (catalán)</td><td>PL-BERT-ca</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-ca">https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-ca</a></td><td>Modelo de lenguaje enmascarado a nivel de fonemas, entrenado con texto en catalán que abarca diversos acentos regionales. Basado en la <a href="https://github.com/yl4579/PL-BERT">arquitectura PL-BERT</a></td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (catalán)</td><td>PL-BERT-wp-ca</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-ca">https://huggingface.co/BSC-LT/PL-BERT-wp-ca</a></td><td>Modelo de lenguaje enmascarado a nivel de fonemas, entrenado con texto en catalán que abarca diversos acentos regionales. Basado en la <a href="https://github.com/yl4579/PL-BERT">arquitectura PL-BERT</a></td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-sabela-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-sabela-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-sabela-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus Sabela del dataset <a href="https://zenodo.org/records/8027725">CRPIH_UVigo-GL-Voices</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-icia-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-icia-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-icia-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus Icía del dataset <a href="https://zenodo.org/records/8027725">CRPIH_UVigo-GL-Voices</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-iago-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-iago-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-iago-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus Iago del dataset <a href="https://zenodo.org/records/8027725">CRPIH_UVigo-GL-Voices</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-paulo-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-paulo-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-paulo-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus Paulo del dataset <a href="https://zenodo.org/records/8027725">CRPIH_UVigo-GL-Voices</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-celtia-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-celtia-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-celtia-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus <a href="https://zenodo.org/record/7716958">Nos_Celtia-GL</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos_TTS-brais-vits-phonemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-brais-vits-phonemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-brais-vits-phonemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus <a href="https://zenodo.org/records/14265241">Nos_Brais-GL</a>. Requiere transcripción fonética generada mediante la herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, la cual también realiza la normalización previa del texto.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (gallego)</td><td>Nos _TTS-brais-vits-graphemes</td><td><a href="https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-brais-vits-graphemes">https://huggingface.co/proxectonos/Nos_TTS-brais-vits-graphemes</a></td><td>Modelo de síntesis de voz en gallego entrenado desde cero utilizando la librería <a href="https://github.com/coqui-ai/TTS">Coqui TTS</a>, a partir del corpus <a href="https://zenodo.org/records/14265241">Nos_Brais-GL</a>. El modelo fue entrenado directamente con grafemas como entrada, de modo que no necesita una transcripción fonética. La herramienta <a href="https://gtm.uvigo.es/en/transfer/software/cotovia/">Cotovía</a>, puede utilizarse para llevar a cabo la normalización del texto de entrada.</td><td></td></tr><tr><td>Síntesis de voz (lenguas ibéricas)</td><td>HiTZ-TTS-Models collection</td><td><a href="https://huggingface.co/collections/HiTZ/tts">https://huggingface.co/collections/HiTZ/tts</a></td><td>Colección de 12 modelos de síntesis de voz en euskera (2), gallego (6), catalán (2), español (2), entrenados para el modelo VITS. Requiere el uso del script de síntesis de <a href="https://github.com/hitz-zentroa/aHoTTS">https://github.com/hitz-zentroa/aHoTTS</a></td><td></td></tr></tbody></table>

### Reconocimiento de voz

<table data-view="cards"><thead><tr><th>Descripció / Funció</th><th>Nom model</th><th data-type="content-ref">Model card</th><th>Comentaris</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td>Reconocimiento de voz (lenguas ibéricas)</td><td>hubert-base-los-2k</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/hubert-base-los-2k">https://huggingface.co/BSC-LT/hubert-base-los-2k</a></td><td>Modelo HuBERT Base preentrenado con 2.000 horas de datos de voz en lenguas ibéricas (español, catalán, euskera y gallego). La arquitectura del modelo es la misma que la del <a href="https://huggingface.co/facebook/hubert-base-ls960">HuBERT Base original</a></td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (catalán-español)</td><td>stt_ca-es_conformer_transducer_large</td><td><a href="https://huggingface.co/projecte-aina/stt_ca-es_conformer_transducer_large">https://huggingface.co/projecte-aina/stt_ca-es_conformer_transducer_large</a></td><td>Modelo de reconocimiento de voz derivado de <a href="https://huggingface.co/nvidia/stt_es_conformer_transducer_large">NVIDIA/stt_es_conformer_transducer_large</a>, ajustado mediante un corpus bilingüe catalán-español compuesto por 7.426 horas de audio.   </td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera-español)</td><td>stt_eseu_conformer_transducer_large</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/stt_eseu_conformer_transducer_large">https://huggingface.co/HiTZ/stt_eseu_conformer_transducer_large</a></td><td>Modelo de reconocimiento de voz derivado  a partir del modelo preentrenado <a href="https://huggingface.co/HiTZ/BBS-S2TC_conformer_transducer_large">BBS-S2TC_conformer_transducer_large</a>, entrenado con un corpus  de 1.366,18 horas de grabaciones en euskera, español y habla bilingüe con eventos de <em>code-switching</em>.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera-español)</td><td>BBS-S2TC_conformer_transducer_large</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/BBS-S2TC_conformer_transducer_large">https://huggingface.co/HiTZ/BBS-S2TC_conformer_transducer_large</a></td><td>Modelo diseñado específicamente para una participación en el BBS-S2TC (Bilingual Basque Spanish Speech-to-Text Challenge) de la sección de desafíos de las evaluaciones Albayzin de IBERSPEECH 2024. El modelo transcribe habla en español utilizando el alfabeto en minúsculas, incluidos los espacios, y fue entrenado con un conjunto de datos compuesto por 1462 horas de audio en español y euskera. Se afinó (fine-tuned) a partir del modelo vasco preentrenado <a href="https://huggingface.co/HiTZ/stt_eu_conformer_transducer_large"><em>stt_eu_conformer_transducer_large</em></a> mediante el <a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo">toolkit Nvidia NeMo</a>. </td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (español)</td><td>spanish-verification-model-pkt-a</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-a">https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-a</a></td><td>Modelo de verificación,  basado en <a href="https://app.gitbook.com/u/hVFuNmnAkdYh2koa8IfCY68laDI2">nvidia/parakeet-rnnt-1.1b</a> diseñado para evaluar la fiabilidad de transcripciones. Este modelo se usa junto con el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-b">spanish-verification-model-pkt-b</a> para realizar verificación cruzada y aumentar la confianza en las transcripciones.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (español)</td><td>spanish-verification-model-pkt-b</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-b">https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-b</a></td><td>Modelo de verificación,  basado en <a href="https://app.gitbook.com/u/hVFuNmnAkdYh2koa8IfCY68laDI2">nvidia/parakeet-rnnt-1.1b</a> diseñado para evaluar la fiabilidad de transcripciones. Este modelo se usa junto con el modelo <a href="https://huggingface.co/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b">spanish-verification-model-pkt-a</a> para realizar verificación cruzada y aumentar la confianza en las transcripciones.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (español)</td><td>spanish-verification-model-pkt-c</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-c">https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-c</a></td><td>Modelo de verificación,  basado en <a href="https://app.gitbook.com/u/hVFuNmnAkdYh2koa8IfCY68laDI2">nvidia/parakeet-rnnt-1.1b</a> diseñado para evaluar la fiabilidad de transcripciones. Este modelo se usa junto con el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-d">spanish-verification-model-pkt-d</a> para realizar verificación cruzada y aumentar la confianza en las transcripciones.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (español)</td><td>spanish-verification-model-pkt-d</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-d">https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-d</a></td><td>Modelo de verificación,  basado en <a href="https://app.gitbook.com/u/hVFuNmnAkdYh2koa8IfCY68laDI2">nvidia/parakeet-rnnt-1.1b</a> diseñado para evaluar la fiabilidad de transcripciones. Este modelo se usa junto con el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/spanish-verification-model-pkt-c">spanish-verification-model-pkt-c</a> para realizar verificación cruzada y aumentar la confianza en las transcripciones.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (español)</td><td>parakeet-rnnt-1.1b_cv17_es_ep18_1270h</td><td><a href="https://huggingface.co/projecte-aina/parakeet-rnnt-1.1b_cv17_es_ep18_1270h">https://huggingface.co/projecte-aina/parakeet-rnnt-1.1b_cv17_es_ep18_1270h</a></td><td>Modelo acústico derivado de <a href="https://huggingface.co/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b">nvidia/parakeet-rnnt-1.1b</a>, optimizado para tareas de reconocimiento automático de voz en español.</td><td></td></tr><tr><td>Diarización de hablantes (español)</td><td>pyannote-segmentation-3.0-RTVE</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/pyannote-segmentation-3.0-RTVE">https://huggingface.co/HiTZ/pyannote-segmentation-3.0-RTVE</a></td><td><p>Este sistema consta de tres modelos ajustados, diseñados para fusionarse mediante <a href="https://github.com/desh2608/dover-lap">DOVER-Lap</a>. Cada modelo se entrena poniendo el foco en un componente distinto de la métrica <em>Diarization Error Rate</em> (Falsas Alarmas, Detecciones Omitidas y Confusión de Hablantes). </p><p>Cada modelo es una versión ajustada de <a href="https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0"><em>pyannote/segmentation-3.0</em></a> utilizando la <a href="https://catedrartve.unizar.es/rtvedatabase.html">base de datos de RTVE</a> empleada en las Evaluaciones Albayzin de IberSPEECH 2024.</p></td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (catalán)</td><td>faster-whisper-bsc-large-v3-cat</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-bsc-large-v3-cat">https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-bsc-large-v3-cat</a></td><td>Modelo de reconocimiento de voz, resultado de convertir el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-bsc-large-v3-cat">whisper-bsc-large-v3-cat </a>en un modelo más ligero con <a href="https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/tree/master">faster-whisper</a>.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (catalán)</td><td>whisper-bsc-large-v3-cat</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-bsc-large-v3-cat">https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-bsc-large-v3-cat</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en catalán, optimizado a partir del modelo <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3">whisper-large-v3 </a>con 4.700 horas de grabaciones en catalán. El modelo está diseñado para transcribir audio en catalán a texto plano, sin signos de puntuación.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (valenciano)</td><td>faster-whisper-3cat-cv21-valencian</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-3cat-cv21-valencian">https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-3cat-cv21-valencian</a></td><td>Modelo de reconocimiento de voz, resultado de convertir el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-cv21-valencian">whisper-3cat-cv21-valencian</a> en un modelo más ligero con <a href="https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/tree/master">faster-whisper</a>.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (valenciano)</td><td>whisper-3cat-cv21-valencian</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-cv21-valencian">https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-cv21-valencian</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en valenciano, optimizado a partir del modelo <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3">whisper-large-v3 </a>con 397 horas y 55 minutos de grabaciones.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (balear)</td><td>faster-whisper-3cat-balearic</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-3cat-balearic">https://huggingface.co/BSC-LT/faster-whisper-3cat-balearic</a></td><td>Modelo de reconocimiento de voz, resultado de convertir el modelo <a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-balearic">whisper-3cat-balearic</a> en un modelo más ligero con <a href="https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper/tree/master">faster-whisper</a>.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (balear)</td><td>whisper-3cat-balearic</td><td><a href="https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-balearic">https://huggingface.co/BSC-LT/whisper-3cat-balearic</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en balear, optimizado a partir del modelo <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3">whisper-large-v3 </a>con 90 horas.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>stt_eu_conformer_ctc_large</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/stt_eu_conformer_ctc_large">https://huggingface.co/HiTZ/stt_eu_conformer_ctc_large</a></td><td>Este modelo transcribe habla en euskera utilizando el alfabeto vasco en minúsculas, con inclusión de espacios. Ha sido entrenado con un conjunto de datos que reúne 548 horas de audio en euskera y refinado (fine-tuned) a partir del modelo español preentrenado <a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo/models/stt_es_conformer_ctc_large?version=1.8.0"><em>stt_es_conformer_ctc_large</em></a> mediante el <a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo">toolkit Nvidia NeMo</a>. </td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>stt_eu_conformer_transducer_large</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/stt_eu_conformer_transducer_large">https://huggingface.co/HiTZ/stt_eu_conformer_transducer_large</a></td><td>Este modelo transcribe habla en euskera utilizando el alfabeto vasco en minúsculas, incluidos los espacios. Ha sido entrenado con un conjunto de datos compuesto por 548 horas de habla en euskera. Se afinó (fine-tuned) a partir del modelo español preentrenado <a href="https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/nemo/models/stt_es_conformer_transducer_large?version=1.8.0"><em>stt_es_conformer_transducer_large</em></a> utilizando el <a href="https://github.com/NVIDIA-NeMo/NeMo">toolkit Nvidia NeMo</a>. </td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-tiny-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-tiny-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-tiny-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-tiny">openai/whisper-tiny</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-small-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-small-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-small-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-small">openai/whisper-small</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-medium-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-medium-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-medium-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-medium">openai/whisper-medium</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-base-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-base-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-base-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-base">openai/whisper-base</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-large-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large">openai/whisper-large</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-large-v2-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-v2-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-v2-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2">openai/whisper-large-v2</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr><tr><td>Reconocimiento de voz (euskera)</td><td>whisper-large-v3-eu</td><td><a href="https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-v3-eu">https://huggingface.co/HiTZ/whisper-large-v3-eu</a></td><td>Modelo para el reconocimiento automático de voz en el euskera. Ha sido ajustado (<em>fine-tuned</em>) a partir de <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3">openai/whisper-large-v3</a> utilizando el conjunto de datos en euskera de Mozilla Common Voice 13.0.</td><td></td></tr></tbody></table>
