/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
16 ноя 2022

whisper-tiny-ar

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Компактная модель Whisper, дообученная на Common Voice 11.0 для распознавания речи на хинди.

18скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены31 авг 2024

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

arbml/whisper-tiny-ar — модель распознавания речи на архитектуре Whisper, дообученная на датасете Common Voice 11.0. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; в метаданных для неё указан язык хинди. Модель содержит 29,4 млн параметров и распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

В README приведены результаты оценки на тестовой выборке: loss 1,5989 и WER 83,4696. Это указывает на ограниченное качество распознавания в описанной оценке; дополнительных сведений о сценариях применения и ограничениях автор не предоставил.

Сценарии применения

  • распознавание речи на хинди в аудиозаписях
  • транскрибация записей для последующей обработки текста
  • эксперименты с автоматическим распознаванием речи на Common Voice

Ограничения

На тестовой выборке в README указан WER 83,4696, что свидетельствует о низкой точности распознавания в этой оценке. Оценка и ограничения модели описаны недостаточно подробно.

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

Whisper Small Hi - Sanchit Gandhi

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the Common Voice 11.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.5989
  • Wer: 83.4696

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • 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: 1000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.000515.8710001.598983.4696

Framework versions

  • Transformers 4.25.0.dev0
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.7.0
  • 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
f900875

0 моделей