Update README.md

README.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 license: cc-by-nc-nd-4.0
 ---
-# Vietnamese Speech-to-Text (ASR) — ZipFormer 30M
+# Vietnamese Speech-to-Text (ASR) — ZipFormer-30M-RNNT-6000h
 
 ## 🔍 Giới thiệu
 Mô hình **Speech-to-Text cho tiếng Việt** được phát triển dựa trên kiến trúc **ZipFormer** (thuộc họ Conformer cải tiến), với **chỉ 30 triệu tham số** nhưng đạt **hiệu năng vượt trội** cả về tốc độ lẫn độ chính xác.  
@@ -11,7 +11,7 @@ Trên CPU, mô hình có thể xử lý **1 audio dài 12 giây chỉ trong 0.4
 
 ## ⚙️ Cấu trúc mô hình
 - **Kiến trúc:** ZipFormer  
-- **Số tham số:** ~30M  
+- **Số lượng tham số:** ~30M  
 - **Ngôn ngữ:** Tiếng Việt
 - **Loss Function**: RNN-Transducer Loss  
 - **Framework:** PyTorch + k2  
@@ -32,7 +32,6 @@ Mô hình được huấn luyện với **~6000 giờ dữ liệu tiếng Việt
 ---
 
 ## 🧪 Kết quả đánh giá
-Kết quả được đánh giá trên nhiều bộ test benchmark tiêu chuẩn tiếng Việt, so sánh với các mô hình Speech2Text hiện có.
 
 | **Dataset** | **ZipFormer-30M-6000h** | **ChunkFormer-110M-3000h** | **PhoWhisper-Large-1.5B-800h** | **VietASR-ZipFormer-68M-70.000h** |
 |--------------|---------------------|-----------------|----------------|----------------------------|
@@ -42,9 +41,6 @@ Kết quả được đánh giá trên nhiều bộ test benchmark tiêu chuẩn
 | **VLSP2025-PublicTest** | **8.10** | 16.07 | 16.31 | 13.97 |
 | **GigaSpeech2-Test** | 7.56 | 10.35 | 10.00 | **6.88** |
 
-> 📉 Chỉ số thể hiện **Word Error Rate (WER, %)** — giá trị **thấp hơn là tốt hơn**.  
-> Mô hình **ZipFormer 30M** cho kết quả **ổn định và vượt trội** trên tất cả các bộ test.
-
 ---
 
 ### 🏆 Thành tích Nổi Bật