/ Модель

Характеристики

Параметры
18,9 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
hubert · dense
Опубликована
20 апр 2023

distilhubert-ft-japanese-50k

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Дообученный на японских речевых корпусах HuBERT-чекпойнт для извлечения признаков из речи.

120скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 апр 2023

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 «Эмбеддинги» — 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

Это дообученный на японской речи чекпойнт HuBERT от TylorShine. Модель продолжительно обучалась 50 тысяч шагов на корпусах JVS, Tsukuyomi-Chan и Amitaro’s ITA, а также на собственных записях автора.

Чекпойнт предназначен для извлечения признаков из японской речи и может служить основой для последующей настройки задач распознавания речи; в README для такой настройки упоминается замена класса Wav2Vec2ForCTC на HubertForCTC. Архитектура — HuBERT, размер — 18,9 млн параметров; опубликованы веса PyTorch. Метаданные указывают задачу feature-extraction и японский язык.

Лицензия указана как other. README предупреждает, что при использовании чекпойнта необходимо соблюдать условия использования корпуса JVS, применимые и при использовании модели в других проектах.

Сценарии применения

  • извлечение акустических признаков из японской речи
  • подготовка представлений речи для последующего обучения распознавателя
  • адаптация HuBERT для распознавания японской речи

Ограничения

Для использования чекпойнта необходимо соблюдать условия JVS corpus. Карточка не приводит количественных оценок качества или подробностей о пригодности для конкретных вариантов японской речи.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilhubert-ft-japanese-50k

Fine-tuned (more precisely, continue trained) 50k steps model on Japanese using the JVS corpus, Tsukuyomi-Chan corpus, Amitaro's ITA corpus V2.1, and recorded my own read ITA corpus.

Attention

This checkpoint was used the JVS corpus when training. Please read and accept the terms of use
(This terms of use was also applies this checkpoint. This means also applies this "terms of use" when you use this checkpoint with another project etc...)

References

Original repos, Many thanks!:
S3PRL

  • Using this when training (with little modify for train using own datasets).

distilhubert (hf)

Note: As same as the original, this model does not have a tokenizer as it was pretrained on audio alone. In order to use this model speech recognition, a tokenizer should be created and the model should be fine-tuned on labeled text data. Check out this blog for more in-detail explanation of how to fine-tune the model.

Usage

See this blog for more information on how to fine-tune the model. Note that the class Wav2Vec2ForCTC has to be replaced by HubertForCTC.

Note: This is not the best checkpoint and become more accurate with continued train, I think. I'll try to continue when I have a time.

Credits

  ■つくよみちゃんコーパス(CV.夢前黎)

https://tyc.rei-yumesaki.net/material/corpus/

あみたろの声素材工房

https://amitaro.net/

Thanks!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
HubertModel
Ревизия весов
9cefb87

0 моделей