/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-medium
Опубликована
12 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-hi-iiib

CKSINGH
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная на хинди модель Whisper для автоматической расшифровки аудио в текст.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 ноя 2023

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

CKSINGH/whisper-small-hi-iiib — дообученная модель семейства Whisper на основе openai/whisper-medium, предназначенная для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст. В метаданных указано 153,1 млн параметров; модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и распространяется в форматах PyTorch и safetensors.

Карточка сообщает результаты оценки: loss 0,1203, WER 10,8852 и CER 3,4179. Язык карточки и тег модели указывают на хинди. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет набор данных и сценарии применения, поэтому качество на других наборах записей и устойчивость к различным условиям записи по имеющимся данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • расшифровка речи на хинди в текст
  • создание текстовых расшифровок аудиозаписей на хинди
  • оценка распознавания речи на хинди по WER и CER

Ограничения

README не описывает обучающий набор данных и ограничения применения. Приведённые метрики получены на оценочном наборе; обобщаемость на другие записи не установлена.

Для каких профессий подходит7

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.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper small Hi - CKS 1311 iiitb

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-medium on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1203
  • Wer: 10.8852
  • Cer: 3.4179

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: 1.75e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 2000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerCer
0.02918.775000.109914.23444.1970
0.00417.5410000.111410.88523.4682
0.000126.3215000.118510.76563.3677
0.035.0920000.120310.88523.4179

Framework versions

  • Transformers 4.36.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
ae12fac

0 моделей

    Создать бенчмарк