Характеристики
- Параметры
- 403 млн
- Лицензия
- cc
- Архитектура
- wav2vec2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
wav2vec2-xlsr-300m-norwegian2
NbAiLab/wav2vec2-xlsr-300m-norwegian2 — модель автоматического распознавания речи, опубликованная Nasjonalbiblioteket AI Lab.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Она предназначена для преобразования норвежской речи в текст и может использоваться через Transformers как ASR-модель с выходом на основе CTC. По названию и размещению в коллекции NbAiLab модель ориентирована на норвежский язык, однако точная поддержка вариантов языка, состав обучающих данных и область применения в карточке модели подробно не описаны.
Модель основана на архитектуре wav2vec2/XLSR и содержит около 0,3 млрд параметров; опубликованные веса имеют тип F32 и доступны в формате Safetensors. Она принимает аудио и возвращает текст, но сведения о максимальной длительности или размере контекста, точности, тестовых наборах, устойчивости к шуму и других ограничениях отсутствуют. Лицензия на странице репозитория обозначена как CC, без уточнения конкретного варианта Creative Commons; README модели пуст, поэтому условия коммерческого и иного использования требуют проверки по исходному репозиторию.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Wav2Vec2ForCTC
- Ревизия весов
- a212844