/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base
Библиотека
transformers
Опубликована
25 июн 2026

wav2vec2-base-librispeech-demo

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная wav2vec 2.0 модель для преобразования аудиоречи в текст.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 2026

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

Zoya48/wav2vec2-base-librispeech-demo — модель распознавания речи на базе wav2vec 2.0, дообученная разработчиком Zoya48 на основе facebook/wav2vec2-base. Она принимает аудио и предназначена для преобразования речи в текст. Модель содержит 113,3 млн параметров, использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и доступна в формате safetensors через Transformers.

В карточке приведён результат оценки: WER 1,0 и loss 4,2250; такой WER указывает на очень низкое качество распознавания в указанной оценке. Датасет обучения не определён, а описание предполагаемого применения и ограничений в README не заполнено. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Проверка экспериментального распознавания аудиозаписей
  • Тестирование пайплайна распознавания речи на базе wav2vec 2.0
  • Оценка качества распознавания речи по метрике WER

Ограничения

В указанной оценке WER равен 1,0, что свидетельствует о крайне низком качестве распознавания. Язык и датасет обучения в доступных данных не определены.

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

wav2vec2-base-librispeech-demo

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.2250
  • Wer: 1.0

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: 0.0001
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 10
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
14.150010.0504.22501.0

Framework versions

  • Transformers 5.12.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
4f5f216

0 моделей