/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small-mr_v4
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2024

whisper-small-mr_v5

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная модель Whisper Small распознаёт речь на маратхи и преобразует аудио в текст.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 2024

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

Viraj Patil дообучил Whisper Small MR v4 для автоматического распознавания речи на маратхи. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; в метаданных указана архитектура Whisper с 153,1 млн параметров. Для обучения использовались данные Common Voice 17.0 и Google FLEURS; метаданные также связывают модель с наборами Common Voice 19.0 и Google Marathi. На оценочном наборе указаны Loss 0,2496 и WER 34,1242. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация речи на маратхи
  • распознавание записей разговоров на маратхи
  • подготовка текстовых расшифровок аудиоматериалов на маратхи

Ограничения

В README приведён WER 34,1242, что указывает на возможные ошибки распознавания; результаты могут зависеть от качества записи и условий речи. Подробности об ограничениях и оценочном наборе не раскрыты.

Для каких профессий подходит8

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

Whisper Small MR v5 - Viraj Patil

This model is a fine-tuned version of Viraj008/whisper-small-mr_v4 on the Common Voice 17.0, google/fleurs dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2496
  • Wer: 34.1242

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: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.05730.535510000.240536.3370
0.03141.071020000.248435.4172
0.02981.606430000.241035.1640
0.01822.141940000.249634.1242

Framework versions

  • Transformers 4.45.1
  • Pytorch 2.4.0
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
452200c

0 моделей