/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tamil-medium
Опубликована
18 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

whispeer

HariprasathSB
Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Whispeer — дообученная версия Whisper Medium для преобразования тамильской речи из аудио в текст.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 мая 2024

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

Whispeer — дообученная модель семейства Whisper от автора HariprasathSB, основанная на vasista22/whisper-tamil-medium. Она предназначена для автоматического распознавания речи: принимает аудио и преобразует его в текст. Модель содержит около 455,8 млн параметров и опубликована в формате safetensors.

Модель ориентирована на распознавание тамильской речи. Базовая карточка указывает Apache License 2.0. В README не приведены сведения о датасете обучения и результатах оценки, поэтому качество на конкретных записях и сценариях по имеющимся данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • распознавание тамильской речи в аудиозаписях
  • транскрибация тамильских интервью
  • создание текстовых расшифровок тамильских выступлений

Ограничения

README не содержит сведений о датасете и оценке качества; производительность на разных акцентах, шумных записях и конкретных сценариях не установлена.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whispeer

This model is a fine-tuned version of vasista22/whisper-tamil-medium on the None dataset.

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: 0.003
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • training_steps: 100
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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
13dded4

0 моделей

    Создать бенчмарк