/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

wav2vec2-large-xlsr-bahasa-indonesia

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Модель wav2vec2 для распознавания индонезийской речи и преобразования аудио в текст.

47скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 мая 2024

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.

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

Bagus/wav2vec2-large-xlsr-bahasa-indonesia — модель распознавания индонезийской речи, опубликованная пользователем Bagus. Она основана на архитектуре wav2vec2 и использует CTC-декодирование; размер составляет 402,7 млн параметров. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей на индонезийском языке в текст и обучалась на Common Voice 6.1 для индонезийского языка.

В README указана тестовая ошибка WER 19,3%. Автор сообщает о более новой версии с меньшим размером и WER 5,9%, поэтому этот чекпойнт может уступать актуальной версии. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация записей на индонезийском языке
  • распознавание индонезийской речи в аудиозаписях
  • создание текстовых субтитров для индонезийской речи

Ограничения

На тесте указана ошибка WER 19,3%; README сообщает о более новой версии с WER 5,9%. Модель ориентирована на индонезийский язык.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
cadda31

0 моделей