/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
905 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
15 дек 2022

whisper-large-v2-marathi

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная Whisper Large V2 для распознавания речи на маратхи и её транскрибирования в текст.

96скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 дек 2022

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

DrishtiSharma/whisper-large-v2-marathi — дообученная версия Whisper Large V2, созданная на основе openai/whisper-large-v2 на наборе Common Voice 11.0. Это плотная модель архитектуры Whisper с примерно 905,2 млн параметров, предназначенная для автоматического распознавания речи на маратхи и преобразования аудио в текст. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке: WER 13,644 и loss 0,1975.

Модель принимает аудио и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. Оценка приведена для указанного набора данных, поэтому она не гарантирует такое же качество на других типах записей, акцентах или условиях записи.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей на маратхи
  • распознавание речи на маратхи в аудиозаписях
  • создание текстовых расшифровок для Common Voice

Ограничения

Приведённая оценка WER относится к тестовой выборке; качество на иных записях и условиях может отличаться. В карточке нет сведений о дополнительных ограничениях или подробностях обучения.

Для каких профессий подходит7

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

Whisper Large Marathi

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v2 on the Common Voice 11.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1975
  • Wer: 13.6440

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: 8
  • 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: 100
  • training_steps: 400
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.19140.814000.197513.6440

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.13.0+cu116
  • Datasets 2.7.1.dev0
  • Tokenizers 0.13.2

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
ca1d4f1

0 моделей