Wav2vec 2.0 base extended with sampling frequency independent convolution
See our paper for details
Дообученная на базе wav2vec 2.0 модель извлекает речевые признаки с использованием свёртки, независимой от частоты дискретизации.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Wataru/sfi_w2v2_distill_ears — модель извлечения признаков из речи, разработанная как расширение wav2vec 2.0 base с независимой от частоты дискретизации свёрткой. Она предназначена для получения речевых представлений из аудио; карточка модели ссылается на статью с подробностями метода. Модель основана на facebook/wav2vec2-base-960h и дообучена, содержит около 113,3 млн параметров, использует архитектуру SfiHuBERTModel и формат safetensors.
В метаданных указан английский язык и лицензия MIT. Карточка предлагает использовать Transformers с trust_remote_code=True. Подтверждённое назначение — извлечение признаков; доступные сведения не устанавливают конкретные частоты дискретизации, качество на разных частотах или поддержку транскрибирования как отдельную задачу.
Для использования в Transformers карточка указывает trust_remote_code=True. Доступные источники не подтверждают конкретные параметры частоты дискретизации и не заявляют транскрибирование как основную задачу этой модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
See our paper for details
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.