/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
whisper-small
Опубликована
7 апр 2024

whisper-small-uk-1

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на украинской речи модель Whisper для автоматической транскрипции аудио в текст.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Whisper Small Ukrainian — модель распознавания речи, созданная дообучением openai/whisper-small разработчиком arun100 на украинской части набора Mozilla Common Voice 16.0. Она преобразует украинскую речь в текст и подходит для транскрибирования записей и аудио.

В карточке приведён результат оценки на тестовом наборе: WER 22,4124 и loss 0,3487. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Подробности об условиях записи и известных ограничениях в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей на украинском языке
  • распознавание украинской речи из аудиофайлов
  • создание текстовых расшифровок украинских высказываний

Ограничения

На тестовом наборе указана ошибка слов WER 22,4124; качество на других аудио и условиях записи может отличаться. Карточка не описывает дополнительные ограничения применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small Ukrainian

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the mozilla-foundation/common_voice_16_0 uk dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3487
  • Wer: 22.4124

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-06
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • training_steps: 2500
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.34681.085000.387724.7185
0.29153.0310000.363923.2277
0.26714.1115000.357022.7472
0.21416.0720000.350622.4675
0.26118.0225000.348722.4124

Framework versions

  • Transformers 4.37.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.16.2.dev0
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
75f2a1c

0 моделей