/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
sfi_hubert · dense
Базовая модель
wav2vec2-base-960h
Библиотека
transformers
Опубликована
16 мая 2025

sfi_w2v2_distill_ears

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Дообученная на базе wav2vec 2.0 модель извлекает речевые признаки с использованием свёртки, независимой от частоты дискретизации.

7 286скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

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.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из речевого аудио
  • получение представлений речи для последующей обработки
  • подготовка речевых признаков для downstream-моделей

Ограничения

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.

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

Wav2vec 2.0 base extended with sampling frequency independent convolution

See our paper for details

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
SfiHuBERTModel
Ревизия весов
4428bd9

0 моделей