/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
26 авг 2023

tamasheq-99-final

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная wav2vec2-модель для распознавания речи на тамашек и преобразования аудио в текст.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 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

tamasheq-99-final — модель автоматического распознавания речи, разработанная автором ad019el и дообученная на основе jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic. Она использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и принимает аудио, чтобы преобразовывать речь на тамашек в текст. В карточке указаны результаты оценки: CER 16,2959 и WER 55,5334.

Модель предназначена для транскрибирования аудиозаписей на тамашек. Она содержит 402,7 млн параметров и опубликована в формате PyTorch; в качестве обучающих данных указаны наборы ad019el/ar_data и heisenberg1337/tamasheq_data. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей речи на тамашек
  • распознавание тамашек в аудиозаписях
  • создание текстовых расшифровок тамашек

Ограничения

На оценочном наборе указаны CER 16,2959 и WER 55,5334. Подробности о составе обучающих и оценочных данных и условиях применения в карточке отсутствуют.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

model-index:

  • name: tamasheq-99-final results: []

tamasheq-99-final

This model is a fine-tuned version of jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Cer: 16.2959
  • Wer: 55.5334

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500

Training results

steptamasheq_werarabic_wertamasheq_cerarabic_cer
Before train104.98523.130567.44587.30972
step 30099.551323.054449.70787.1043
step 60095.114722.526741.45156.0098
step 90093.519421.040438.08675.52939
step 120092.572320.622437.08775.39751
step 150092.300920.923836.99155.6718
step 180092.073821.269936.37136.08877
step 210088.733821.969333.36485.9156
step 240087.188421.133331.83795.52939
step 270088.29921.070531.45995.5078
step 300087.786621.502130.90396.29239
step 330084.297121.66629.74555.97212
step 360083.898321.573228.61456.04748
step 390081.854422.108727.93595.99096
step 420082.974123.39227.42886.4013
step 450083.848524.245227.05756.79164
step 480081.605222.66626.69186.09457
step 510077.966122.480325.10846.0098
step 540077.218321.8324.6565.9156
step 570076.67222.107824.26066.0802
step 600076.271222.758923.92366.41485
step 630075.722823.873723.71356.78222
step 660071.236323.17722.1966.39601
step 690069.840522.712521.5746.21703
step 720072.945223.667921.07756.6918
step 750075.922224.709720.89997.17784
step 780067.497523.130520.67866.65034
step 810065.254223.130519.73616.49962
step 840061.714922.387418.4266.12283
step 870063.804623.667918.21666.2679
step 900064.705924.105917.99526.66918
step 930067.547424.709717.60787.16843
step 960057.128623.316317.23856.66918
step 990058.275222.805417.10656.4431
step 1020057.776724.291716.8486.68802
step 1050055.284125.127716.50337.12133
step 1080052.542423.827215.95666.80106
step 1110055.533424.616816.29596.94235

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • 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
c7fc1d7

0 моделей