/ Модель

Характеристики

Архитектура
omniasr · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2026

omniasr-llm-300m-v2

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Многоязычная модель распознавания речи OmniASR LLM-ASR v2, преобразующая аудио в текстовую транскрипцию.

2 402скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 2026

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

bezzam/omniasr-llm-300m-v2 — версия модели семейства OmniASR LLM-ASR v2, размещённая пользователем bezzam и основанная на разработанной командой Omnilingual ASR модели Meta. Предназначена для автоматического распознавания речи: на вход подаётся аудио, на выходе получается текстовая транскрипция; доступна опциональная языковая подсказка. Семейство OmniASR создано для многоязычного распознавания, включая языки с ограниченными обучающими данными.

Архитектура — энкодер-декодер: речевой энкодер на основе wav2vec 2.0 соединён с декодером, вдохновлённым LLM. Вариант 300M v2 содержит около 1,63 млрд параметров и относится к моделям с ограниченной длиной аудио; для более длинных записей в семействе есть отдельная версия Unlimited. Репозиторий автора содержит веса safetensors, а официальный проект сообщает о поддержке более 1600 языков в семействе OmniASR.

Версия v2 относится к выпуску контрольных точек с улучшенной точностью распознавания по сравнению с ранними LLM-ASR моделями семейства. Omnilingual ASR и его модели выпущены под лицензией Apache 2.0. Конкретные оценки качества и ограничения этой HF-перепубликации отдельно в карточке не описаны; общие результаты семейства нельзя считать гарантией для каждого языка или аудиозаписи.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей на разных языках
  • расшифровка речи на малоресурсных языках
  • получение текста из речевых файлов с языковой подсказкой
  • создание многоязычного конвейера автоматического распознавания речи

Ограничения

Модель не является вариантом Unlimited, поэтому обработка длинных аудиозаписей может быть ограничена. Качество распознавания зависит от языка и аудио; в карточке этого репозитория отдельные результаты оценки не приведены.

Для каких профессий подходит8

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура omniasr неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
OmniASRForConditionalGeneration
Ревизия весов
43680df

0 моделей