/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-berber
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-berber

TutlaytAI
Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная модель Wav2Vec2 для распознавания берберской речи, включая кабильский и тамазигхт.

4 627скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июн 2025

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

TutlaytAI/wav2vec2-berber — модель автоматического распознавания речи, созданная дообучением TifinLab/wav2vec2-berber. Она построена на архитектуре Wav2Vec2 с CTC-выходом и содержит 402,7 млн параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей на берберских языках в текст, включая кабильский и центральноатласский тамазигхт. В метаданных указаны датасеты Common Voice 17.0 и TutlaytAI/tamazight_asr.

Карточка не содержит подробностей о качестве распознавания, поддерживаемых условиях записи или ограничениях применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • транскрибация речи на кабильском языке
  • распознавание речи на тамазигхт
  • создание текстовых субтитров для аудио на берберских языках

Ограничения

В карточке нет сведений о точности, устойчивости к шуму и иных условиях применения; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-kab

This model is a fine-tuned version of TifinLab/wav2vec2-berber

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: 9.6e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine_with_restarts
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
2a80a04

0 моделей

    Создать бенчмарк