/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
wav2vec2-bert · dense
Базовая модель
w2v-bert-2.0
Библиотека
transformers
Опубликована
3 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

w2v-bert-timit-demo

AbidGru-11
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на базе facebook/w2v-bert-2.0 модель для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст.

9скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

w2v-bert-timit-demo — дообученная AbidGru модель распознавания речи на базе facebook/w2v-bert-2.0. Она использует архитектуру Wav2Vec2BertForCTC и предназначена для преобразования входящего аудио в текст. В репозитории указано 402,7 млн параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу с библиотекой Transformers.

Набор данных для дообучения не описан, поэтому область применения, языковую поддержку и качество распознавания по имеющимся сведениям определить нельзя. Лицензия модели — MIT.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • преобразование аудио в текст для последующей обработки

Ограничения

Данные для дообучения и результаты оценки не описаны, поэтому языковую поддержку и точность распознавания установить нельзя.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

w2v-bert-timit-demo

This model is a fine-tuned version of facebook/w2v-bert-2.0 on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2BertForCTC
Ревизия весов
128c3bd

0 моделей

    Создать бенчмарк