/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
905 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
19 дек 2022

whisper-large-v2-bg

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная версия Whisper Large-v2 для транскрибирования речи на болгарском языке.

783скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены19 дек 2022

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

anuragshas/whisper-large-v2-bg — модель распознавания речи, дообученная на базе Whisper Large-v2 на болгарской части набора Mozilla Common Voice 11.0. Она преобразует болгарскую речь в текст и подходит для транскрибирования аудиозаписей. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration, число параметров — около 905,2 млн; для обучения использована библиотека Transformers, веса представлены в формате PyTorch. На тестовой выборке указана WER 13,404 и loss 0,3208. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование болгарской речи из аудиозаписей
  • распознавание болгарской речи в пользовательских приложениях
  • создание текстовых расшифровок записей для последующего поиска

Ограничения

Оценка приведена для тестовой выборки Common Voice 11.0; качество на других типах аудио и в реальных условиях может отличаться.

Для каких профессий подходит9

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

Whisper Large-v2 Bulgarian

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v2 on the mozilla-foundation/common_voice_11_0 bg dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3208
  • Wer: 13.4040

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: 1e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 1000

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.00237.0410000.320813.4040

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.13.0+cu117
  • Datasets 2.7.1.dev0
  • Tokenizers 0.13.2

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
04d20d6

0 моделей