/ Модель

Характеристики

Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
21 сен 2023

kid-whisper-small-myst

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная модель Whisper Small для преобразования речи из аудио Myst в текст.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 2023

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

aadel4/kid-whisper-small-myst — дообученная версия openai/whisper-small, созданная для распознавания речи. Модель содержит 153,1 млн параметров и использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration; карточка указывает формат PyTorch и лицензию Apache-2.0.

Модель обучали на 125 часах данных Myst Train и оценивали на 20,9 часах Myst Dev. На указанном наборе оценки она показала WER 8,51 и loss 0,27. Подходит для преобразования аудиозаписей в текст в сценариях, связанных с данными Myst.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей Myst
  • распознавание речи из аудиофайлов
  • получение текстовых расшифровок для оценки речи на наборе Myst

Ограничения

Показатели качества приведены только для набора Myst Dev и не гарантируют такую же точность на других данных. Языки распознавания в карточке не обозначены.

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

openai/whisper-small

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.26971688866615295
  • Wer: 8.508066331024994

Training and evaluation data

  • Training data: Myst Train (125 hours)
  • Evaluation data: Myst Dev (20.9 hours)

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 10000
  • converged_after: 2500

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
45d68d3

0 моделей