/ Модель

Характеристики

Параметры
1,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
15 июн 2026

DeepSahel-Kikuyu-ASR-Full

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Модель wav2vec2 для распознавания речи на кикуйю и экспериментов с африканскими языковыми технологиями.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июн 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.

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

DeepSahel Kikuyu ASR Full — модель автоматического распознавания речи на языке кикуйю, разработанная в рамках инициативы DeepSahel по созданию открытой инфраструктуры ИИ для африканских языков. Это полная контрольная точка для исследовательских экспериментов, оценки и тестирования систем распознавания речи на кикуйю. Модель основана на архитектуре wav2vec2 с CTC-выходом, содержит 1,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для исследований и сравнительной оценки распознавания речи на кикуйю, а также для прототипов в образовании, здравоохранении, сельском хозяйстве и гражданском информировании. Лицензия Apache-2.0. Точность может различаться в зависимости от предметной области, диалекта, условий записи, качества аудио и переключения языков; перед практическим применением результаты рекомендуется проверять с участием носителей кикуйю.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на кикуйю
  • оценка качества распознавания речи на кикуйю
  • сравнение систем ASR для низкоресурсных языков
  • создание прототипов образовательных голосовых сервисов на кикуйю
  • распознавание речи для прототипов коммуникации в здравоохранении и сельском хозяйстве

Ограничения

Качество может меняться в зависимости от тематики, диалекта, характеристик говорящего, качества записи и переключения языков. Перед практическим использованием рекомендуется проверка носителями кикуйю.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSahel Kikuyu ASR Full

A full Kikuyu automatic speech recognition model checkpoint for speech experiments and evaluation workflows.

This model is part of DeepSahel open African-language AI infrastructure work, supporting reusable model-development, evaluation, and documentation workflows for low-resource African languages.

Intended Use

  • African-language speech and text research
  • Kikuyu model evaluation and benchmarking
  • Public-interest language technology experiments
  • Downstream prototyping for education, health communication, agriculture, and civic information workflows

Limitations

Performance can vary across domains, dialects, speaker conditions, recording quality, and code-switched usage. Human review by fluent speakers is recommended before production use.

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
79276a2

0 моделей