/ Модель

Характеристики

Базовая модель
wav2vec2-base-960h
Библиотека
transformers.js
Опубликована
26 июл 2023

wav2vec2-base-960h

Распознавание речи6 профессий

Xenova/wav2vec2-base-960h — веб-совместимая версия модели facebook/wav2vec2-base-960h, подготовленная сообществом Xenova.

3 086скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 авг 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

Модель содержит веса в формате ONNX и предназначена для запуска через библиотеку Transformers.js, включая выполнение в JavaScript-средах.

Основной сценарий использования — автоматическое распознавание речи и преобразование аудиозаписей в текст. В README приведён пример транскрибации аудиофайла с помощью pipeline automatic-speech-recognition. Модель основана на архитектуре Wav2Vec2; точный размер, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и перечень модальностей в представленном описании не указаны. Пример вывода содержит английскую речь, однако официальные языковые ограничения README не уточняет.

Ключевое преимущество модели — возможность использовать ONNX-веса в Transformers.js и интегрировать распознавание речи в JavaScript-приложения. Ограничения включают зависимость от совместимой среды выполнения и отсутствие в README подробных сведений о качестве, производительности, требованиях к ресурсам и поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

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

https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-base-960h with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

You can then use the model for speech recognition with:

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// Create an Automatic Speech Recognition pipeline
const transcriber = await pipeline('automatic-speech-recognition', 'Xenova/wav2vec2-base-960h');

// Transcribe audio
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/jfk.wav';
const output = await transcriber(url);
// { text: 'AND SO MY FELLOW AMERICAN AND NOT WHAT YOUR COUNTRY CAN DO FOR YOU AND WHAT YOU CAN DO FOR YOUR COUNTRY' }

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Ревизия весов
a19f851

0 моделей