Wav2Vec2 XLS-R-300M - Indonesian
This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the mozilla-foundation/common_voice_8_0 and MagicHub Indonesian Conversational Speech Corpus.
Характеристики
- Параметры
- 403 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- wav2vec2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
wav2vec2-xls-r-300m-indonesian
Модель Wav2Vec2, дообученная для преобразования индонезийской речи в текст.
14 657скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 мар 2022
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Wikidepia/wav2vec2-xls-r-300m-indonesian — модель распознавания речи на индонезийском языке, разработанная Wikidepia на основе facebook/wav2vec2-xls-r-300m и дообученная на Common Voice 8.0 и MagicHub Indonesian Conversational Speech Corpus. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; подходит для расшифровки записей и разговорной речи на индонезийском языке.
Модель построена на архитектуре Wav2Vec2 с классификационной головой CTC и содержит около 402,7 млн параметров. Доступна в формате PyTorch, задача в Hugging Face указана как automatic-speech-recognition. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит метрик качества или подробностей об условиях записи, поэтому точность для конкретных акцентов, шумов и речевых ситуаций по этим данным оценить нельзя.
Сценарии применения
- расшифровка записей на индонезийском языке
- транскрибация индонезийских разговоров
- создание текстовых субтитров для индонезийской речи
Ограничения
Метрики качества и устойчивость к шуму, акцентам и различным условиям записи в карточке не описаны.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Wav2Vec2ForCTC
- Ревизия весов
- 8a9d507