/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

ultimate_wav2vec2_aug

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная модель Wav2Vec2 для автоматического преобразования речи в текст.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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

OK923/ultimate_wav2vec2_aug — модель распознавания речи на основе архитектуры Wav2Vec2, опубликованная OK923. Это версия с дообучением на наборе данных, который в карточке не описан. Модель содержит 402,8 млн параметров и предназначена для преобразования аудиоречи в текст; для работы используется библиотека Transformers.

В карточке приведены результаты оценки: loss 0,2547 и WER 0,3097. Эти значения относятся к неописанному набору оценки, поэтому их нельзя напрямую переносить на другие данные и сценарии. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи в аудиофайлах
  • получение текстовой расшифровки речи

Ограничения

Языки и область применения обучающих данных не описаны. Приведённый WER 0,3097 измерен на неуказанном наборе оценки и не гарантирует аналогичного качества на других данных.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ultimate_wav2vec2_aug

This model is a fine-tuned version of OK923/ultimate_wav2vec2_aug on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2547
  • Wer: 0.3097

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: 3e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.22181.27844000.32700.3128
0.26722.55688000.31200.3132
0.54343.09390.25470.3097

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.23.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
d2c7356

0 моделей