/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Опубликована
8 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-pl

bardsai
Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная версия Whisper Small для распознавания и транскрибирования польской речи.

107скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены2 янв 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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 PL — дообученная модель распознавания речи на основе openai/whisper-small, созданная для транскрибирования польской речи. Она использует архитектуру Whisper и содержит 153,1 млн параметров. Обучение проводилось на наборах Common Voice 11.0 и FLEURS; в README для оценочной выборки указана WER 14,8004.

Модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. Она подходит для преобразования записей польской речи в текст. Репозиторий распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей польской речи
  • распознавание польской речи в аудиозаписях
  • создание текстовых расшифровок польских аудиоматериалов

Ограничения

В README не приведены подробности о сценариях использования и ограничениях. Указанная WER относится к оценочной выборке и не гарантирует такое же качество на других аудиозаписях.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small PL

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

  • eval_loss: 0.3571
  • eval_wer: 14.8004
  • eval_runtime: 2233.4204
  • eval_samples_per_second: 3.714
  • eval_steps_per_second: 0.232
  • epoch: 4.03
  • step: 3000

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: 24
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 48
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 8000
  • mixed_precision_training: Native AMP

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
baca145

0 моделей

    Создать бенчмарк