Характеристики

Опубликована: 22 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

CROTTC-IF-l2-arctic

Haopeng

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

CROTTC-IF — комплект для локального распознавания речи и оценки произношения по аудиозаписям из сценариев L2-ARCTIC.

47скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 июл 2026

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

CROTTC-IF for L2-ARCTIC — готовый к локальному запуску комплект для вывода модели оценки произношения на данных L2-ARCTIC. Репозиторий включает веса модели и perceived SSL, кодировщик с 44 метками, конфигурацию WavLM и модули запуска; для загрузки комплекта не требуется подключение к Hugging Face.

Модель предназначена для обработки WAV-записей и автоматического распознавания речи в рамках оценки произношения. Она связана с датасетом L2-ARCTIC и реализована с использованием SpeechBrain; метаданные указывают задачу automatic-speech-recognition. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных источниках не описаны.

Сценарии применения

распознавание речи в WAV-записях изучающих английский
оценка произношения по аудиозаписи
анализ произношения на данных L2-ARCTIC

Ограничения

Комплект ориентирован на сценарии и данные L2-ARCTIC; переносимость на другие языки, акценты и условия записи не подтверждена. Лицензия в предоставленных источниках не описана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CROTTC-IF for L2-ARCTIC

This repository is a standalone IF-MDD inference bundle. It includes the complete model.ckpt and perceived_ssl.ckpt inference state, the verified 44-label encoder, bundle-local WavLM configuration, and all runtime modules needed by the wrapper, so loading does not contact Hugging Face.

Download

python -m pip install -U huggingface_hub
hf download Haopeng/CROTTC-IF-l2-arctic --local-dir CROTTC-IF-l2-arctic
cd CROTTC-IF-l2-arctic

Single WAV

pip install -r requirements.txt
python custom_interface.py \
  --hparams-file hyperparams.yaml \
  --audio /path/to/audio.wav \
  --override ctc_decode_weight=0.99

Repository Eval

With the main branch:

python train.py hparams/CROTTC_IF.yaml \
  --mode eval \
  --inference_ckpt /path/to/CROTTC-IF-l2-arctic

Set HF_HUB_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1 to enforce offline loading. manifest.json records the required recoverables, architecture signature, defaults, and label-encoder SHA256.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели SpeechBrain требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов: 9149e51