/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
14 авг 2023

tamasheq-99-2

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная wav2vec2-модель для распознавания речи и транскрибирования аудио в текст.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

ad019el/tamasheq-99-2 — модель распознавания речи на базе архитектуры wav2vec2 с CTC-декодированием, дообученная разработчиком ad019el. Она принимает аудио и предназначена для преобразования речи в текст. В карточке приведены результаты оценки: loss 1,1325 и WER 0,8412; сведений о наборе данных и подробных сценариях обучения нет. Модель опубликована в формате PyTorch и насчитывает около 402,7 млн параметров. Лицензия и ограничения использования в предоставленных материалах не описаны.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на тамашек
  • преобразование аудиозаписей речи в текст
  • экспериментальная оценка качества распознавания речи

Ограничения

В карточке не указаны языки и обучающие данные. На оценочном наборе WER составляет 0,8412, что указывает на значительную долю ошибок распознавания; лицензия не описана.

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

tamasheq-99-2

This model is a fine-tuned version of ad019el/tamasheq-99-2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1325
  • Wer: 0.8412

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: 3e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 200

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
4.23164.623002.84311.0147
2.03329.236001.21040.8265
1.30713.859001.09230.8324
1.094118.4612001.13270.8176
1.01623.0815001.15600.8235
0.974427.6918001.13250.8412

Framework versions

  • Transformers 4.33.0
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
1255e41

0 моделей