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
RsGoksel/RsGoksel_ITU_Mainframe — модель распознавания турецкой речи, разработанная RsGoksel на основе Whisper large-v3-turbo и дообученная с помощью LoRA с последующим объединением весов. Она предназначена для преобразования аудио в текст на турецком языке; автор указывает на настройку для разных предметных областей, устойчивости к вариативности речи и медицинских сценариев, а также на оптимизацию для обобщения на ранее не встречавшиеся данные. Модель использует архитектуру Whisper и запускается через Transformers; для распознавания в примере задаются турецкий язык и режим транскрибации. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.
Карточка указывает на турецкую ASR-настройку, но не приводит численных результатов WER или подробных сведений о тестировании. Для работы с новой предметной областью и акустическими условиями качество следует оценивать отдельно. Для более быстрого вывода автор также указывает отдельную версию в формате CTranslate2.
Сценарии применения
транскрибация турецкой речи из аудиофайлов
распознавание турецкой речи в разных предметных областях
транскрибация турецких медицинских записей
распознавание турецкой речи в ранее не встречавшихся условиях
Ограничения
В карточке не приведены численные значения WER и подробности тестирования; качество на новых предметных областях и акустических условиях следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Türkçe ASR — LoRA fine-tune (merged). Çok-domain + robustluk + medikal uyarlama; genel-unseen (ys-0) için optimize.
Kullanım (transformers)
from transformers import pipeline
asr = pipeline("automatic-speech-recognition", model="RsGoksel/RsGoksel_ITU_Mainframe", device=0)
text = asr("audio.wav", generate_kwargs={"language": "tr", "task": "transcribe"})["text"]
Hızlı çıkarım için CTranslate2 sürümü:RsGoksel/RsGoksel_ITU_Mainframe-ct2 (faster-whisper/WhisperX).
Metrik: Türkçe normalizasyon sonrası mean-per-utterance WER.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров