/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_asr · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

cdli-qwen3-asr-lg-uganda-severity-disorder-fixed-cosine1

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Модель транскрибирует нетипичную речь на лугандийском языке, используя подсказки о типе и тяжести речевого нарушения и его этиологии.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 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

KasuleTrevor дообучил модель распознавания речи на базе Qwen3-ASR для транскрибации нетипичной речи на лугандийском языке. Это плотная модель архитектуры Qwen3ASRForConditionalGeneration; в обучении использовался набор данных ugandan_luganda_nonstandard_speech_v1.0 и полный режим дообучения. Выбран чекпойнт checkpoint-750.

Модель предназначена для транскрибации речи с учётом метаданных о тяжести нарушения, его типе и этиологии. По инструкции она сохраняет повторы, запинки, ложные начала и незавершённые слова, не исправляя грамматику и не нормализуя речь. Эксперимент использует сведения о дикторе из метаданных, поэтому его результаты следует рассматривать отдельно от базовых сценариев распознавания без таких подсказок.

В тестировании указаны нормализованные WER 0,507 и CER 0,211. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • дословная транскрибация лугандийской речи с нарушениями
  • сохранение повторов, запинок и ложных начал в расшифровке
  • распознавание речи с учётом тяжести и типа речевого нарушения
  • исследование распознавания нетипичной речи на лугандийском языке

Ограничения

Эксперимент опирается на метаданные диктора о нарушении, тяжести и этиологии; его результаты нельзя напрямую переносить на распознавание без таких подсказок. В тестировании нормализованный WER составляет около 0,507, а CER — около 0,211.

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

CDLI Qwen3-ASR Luganda Atypical Speech Prompt Fine-tune

Selected checkpoint: checkpoint-750.

Prompt Setup

  • Prompt mode: metadata
  • Method note: This is a metadata-conditioned/oracle prompt experiment. The prompt uses speaker severity, disorder type, and etiology from speaker_metadata.csv; compare it separately from deployment baselines.
  • WER framing: this notebook does not ask the model to remove repetitions, clean disfluencies, summarize, or normalize grammar.

Test Metrics

  • Normalized WER: 0.506641
  • Normalized CER: 0.211382
  • Avg capped WER: 0.425857
  • Avg capped CER: 0.170021

Training Setup

  • Dataset: cdli/ugandan_luganda_nonstandard_speech_v1.0
  • Splits: cleaned TSVs matched by audio_id
  • Base model: KasuleTrevor/cdli-qwen3-asr-lg-typical-1p7b-base-finetune
  • LR: 5e-05
  • Scheduler: cosine
  • Epochs: 5
  • Train mode: full
  • Seed: 42

Metadata Prompt Template

Speaker speech disorder type, speech impairment severity, and etiology are inserted from metadata. The prompt then instructs exact Luganda transcription while preserving repetitions, disfluencies, false starts, and partial words.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ASRForConditionalGeneration
Ревизия весов
9e64073

0 моделей