/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny
Опубликована
25 июл 2023

Ссылки

Hugging Face

whisper-tiny-PolyAI-minds14

CordwainerSmith
Распознавание речиАудио → текст

Компактная модель Whisper, дообученная на PolyAI/minds14 для преобразования речи в текст.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июл 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

CordwainerSmith/whisper-tiny-PolyAI-minds14 — дообученная на датасете PolyAI/minds14 модель распознавания речи на базе openai/whisper-tiny, созданной OpenAI. Она преобразует аудио в текст и предназначена для транскрибации речи, в том числе в сценариях, представленных датасетом MInDS-14. Модель построена на архитектуре WhisperForConditionalGeneration, содержит 29,4 млн параметров и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

В карточке приведены результаты оценки на тестовом наборе: WER 0,0236 и WER Ortho 0,0237. Это компактная модель для распознавания речи; показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют аналогичное качество на других аудиоданных. Подробности о целевых языках и ограничениях в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • транскрибация записей из сценариев датасета MInDS-14
  • распознавание речи в аудиозаписях
  • преобразование голосовых запросов в текст

Ограничения

Результаты WER указаны для оценки на наборе MInDS-14 и могут не переноситься на другие аудиоданные. Поддерживаемые языки и дополнительные ограничения в карточке не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-tiny-PolyAI-minds14

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny on the PolyAI/minds14 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0321
  • Wer Ortho: 0.0237
  • Wer: 0.0236

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: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • training_steps: 500

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer OrthoWer
0.000314.295000.03210.02370.0236

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.0
  • Tokenizers 0.13.3

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
c5aa3db

0 моделей

    Создать бенчмарк