当モデルは、13,000時間分のベトナム語YouTube音声データ（ラベルなしデータ）を用いて事前学習され、16kHzサンプリングされた音声データに対して、VLSP ASRデータセットの250時間分のラベル付きデータを用いて微調整されています。事前学習に用いたモデルアーキテクチャはwav2vec2です。微調整フェーズでは、wav2vec2モデルを、シーケンス対シーケンス問題の学習に用いられる接続主義的時系列分類（Connectionist Temporal Classification: CTC）アルゴリズムを用いて微調整しています。CTCは、主に音声認識および筆跡認識の分野で用いられる手法です。Vivosデータセットにおける評価では、ワード誤り率（WER）として6.15を達成しました。