Характеристики
- Параметры
- 113 млн
- Архитектура
- wav2vec2 · dense
- Опубликована
- 4 июл 2022
Ссылки
wav2vec2-base-finetuned-Tess
Модель wav2vec2 для классификации аудиосигналов по заранее заданным категориям.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
Hamzaaa/wav2vec2-base-finetuned-Tess — модель аудиоклассификации, опубликованная пользователем Hamzaaa на Hugging Face. Она основана на архитектуре wav2vec2 и предназначена для отнесения аудиосигналов к заранее заданным классам.
Модель содержит около 113,3 млн параметров и используется через библиотеку Transformers с задачей audio-classification; доступна реализация на PyTorch. По открытым данным нельзя надёжно определить точный набор классов, поддерживаемые языки, размер контекста и условия лицензирования. Карточка модели отсутствует, поэтому специфические сценарии применения и качество классификации не подтверждены.
Сценарии применения
- классификация аудиозаписей по категориям
- анализ речевых аудиосигналов
- распознавание классов в голосовых данных
Ограничения
Точный набор классов, поддерживаемые языки, качество на различных данных и условия лицензирования по доступным источникам не подтверждены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.
- Класс архитектуры
- Wav2Vec2ForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 505a1dc