/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
1,3 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
mms-1b-all
Опубликована
27 авг 2023

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-large-mms-1b-bengali

Umong
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Модель на базе wav2vec2 распознаёт речь на бенгали и преобразует её в текст.

18скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены28 авг 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 «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

Umong/wav2vec2-large-mms-1b-bengali — модель распознавания речи, созданная дообучением facebook/mms-1b-all на датасете Common Voice 13.0. Она принимает аудио и преобразует речь на бенгали в текст; архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 1,3 млрд параметров. На оценочной выборке указаны loss 0,2591 и WER 0,3256. Модель подходит для транскрибирования речи на бенгали. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства, но запрещающей коммерческое применение.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей речи на бенгали
  • распознавание бенгальской речи в аудиофайлах
  • создание текстовых расшифровок бенгальских аудиозаписей

Ограничения

На оценочной выборке указана WER 0,3256; качество может зависеть от условий записи и характеристик речи. Лицензия запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит6

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.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-large-mms-1b-bengali

This model is a fine-tuned version of facebook/mms-1b-all on the common_voice_13_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2591
  • Wer: 0.3256

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: 0.001
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
3.20871.0710000.31930.3811
0.34822.1320000.25910.3256

Framework versions

  • Transformers 4.33.0.dev0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
d3ac0f0

0 моделей

    Создать бенчмарк