/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-large-voxrex-npsc-bokmaal

NbAiLab
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Модель Wav2Vec2 распознаёт речь и преобразует аудио в текст, обучена на датасете NbAiLab/NPSC.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 2022

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

NbAiLab/wav2vec2-large-voxrex-npsc-bokmaal — модель автоматического распознавания речи на базе архитектуры Wav2Vec2 с декодированием CTC. Репозиторий содержит веса PyTorch примерно на 402,7 млн параметров; модель обучена с нуля, а в метаданных указан датасет NbAiLab/NPSC. Для оценки приведены значения loss 0,1311 и WER 0,1038, однако условия оценки не описаны.

Модель предназначена для преобразования аудиоречи в текст. Название указывает на норвежский букмол, но README и метаданные не подтверждают язык обучения явно. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит подробностей о рекомендуемых сценариях, ограничениях или процедуре обучения.

Сценарии применения

  • транскрибирование аудиозаписей речи
  • распознавание норвежской речи на букмоле
  • получение текстовой расшифровки речевого аудио

Ограничения

Указанное значение WER 0,1038 относится к неописанному набору оценки, поэтому его нельзя напрямую переносить на другие данные. README не сообщает подробностей о поддерживаемых языках и условиях применения.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.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.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-large-voxrex-npsc-bokmaal

This model was trained from scratch on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1311
  • Wer: 0.1038

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: 8.379967082059723e-06
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 0.1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.21270.325000.13350.1047
0.19760.6410000.13090.1039
0.18870.9715000.13060.1040
0.181.2920000.13110.1038

Framework versions

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • Pytorch 1.10.2+cu113
  • Datasets 1.18.4.dev0
  • Tokenizers 0.11.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
8671e17

0 моделей

    Создать бенчмарк