/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY 4.0
Базовая модель
parakeet-tdt-0.6b-v3
Библиотека
nemo
Опубликована
28 мар 2026

nb-sami-asr-north-parakeet-v6-tokenremap-v5

Распознавание речиАудио → текст

North Saami тіліндегі аудионы мәтінге транскрипциялайтын, Parakeet TDT негізінде доқытылған NeMo ASR моделі.

112скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 мар 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

NbAiLab әзірлеген nb-sami-asr-north-parakeet-v6-tokenremap-v5 — North Saami тіліндегі сөйлеуді мәтінге айналдыруға арналған NeMo Parakeet TDT моделінің доқытылған нұсқасы. Hugging Face метадеректері базалық модель ретінде nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 моделін көрсетеді; модель NeMo кітапханасын пайдаланады және CC BY 4.0 лицензиясымен таратылады.

Модель North Saami тіліндегі аудиожазбаларды автоматты түрде транскрипциялауға арналған. Карточкада экспортталған модель үшін validation WER 0.314 және test WER 0.487 көрсетілген. Нәтижелер бөлініске қарай өзгеруі мүмкін; модель өлшемі мен контекст ұзындығы туралы деректер берілмеген.

Сценарии применения

  • Северносаамские аудиозаписи үшін мәтіндік транскрипт жасау
  • Северносаам тіліндегі сөйлеу деректерін автоматты транскрипциялау
  • Сөйлеуді тану жүйелерінде North Saami транскрипциясын бағалау

Ограничения

Карточкадағы экспортталған модель үшін test WER 0.487, ал validation WER 0.314 көрсетілген; тест жиынындағы қателік жоғарырақ. Бұл бағалау көрсеткіштері нақты қолданудағы сапаға кепіл болмайды.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nb-asr-north-saami-parakeet-v6-tokenremap-v5

Fine-tuned NeMo Parakeet TDT model for North Saami ASR.

Run Info

Validation Metrics During Training

stepval_lossval_wer
5001.2658930.561911
10000.9757940.476518
15000.8134570.405448
20010.8018830.401064
25010.8156640.383845
30010.8079740.355980
35020.8597010.358172
40020.8482460.345022
45020.9080380.340952
50030.9753020.354728
55030.9612130.345022
60031.0133170.340326
65041.0286130.350344
70041.0800840.338760
75041.1633560.351597
80041.1320940.340326
85051.1758030.341891
90051.1759040.342830
95051.1920010.336882
100061.2270190.329994
105061.2449500.329681
110061.2356730.327176
115071.2448880.323106
120071.3101250.322793
125071.3010510.317783
130081.3472710.323106
135081.3297110.320601
140081.3507360.328428
145091.3549690.320288
150091.3569130.320288
155091.3681010.316844
160091.3785820.318723
  • Best during training: step 15509, val_loss 1.368101, val_wer 0.316844
  • Final during training: step 16009, val_loss 1.378582, val_wer 0.318723

Final Evaluation Metrics

splitlosswer
validation1.3700260.314026
test2.5397320.486678

Notes

  • Validation/test metrics above are computed post-training from the exported .nemo model.
  • Training validation table is parsed from logged Validation metrics logged to wandb entries.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · nemo

Нельзя запустить

Модели NVIDIA NeMo требуют отдельного рантайма.

Ревизия весов
b67c81d

0 моделей