/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense

wav2vec2-base-turkish-cv7

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Модель wav2vec2 для транскрибации турецкой речи, дообученная на Common Voice 7.0.

286скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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

cahya/wav2vec2-base-turkish-cv7 — модель распознавания турецкой речи, разработанная Cahya и дообученная на наборе MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - TR. Она использует архитектуру wav2vec2 с CTC-декодером и содержит 113,3 млн параметров. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст на турецком языке.

На оценочной выборке указаны loss 0,2893 и WER 0,2713. Модель подходит для транскрибации турецкой речи, в том числе записей, похожих по условиям на Common Voice. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация турецких аудиозаписей
  • распознавание турецкой речи из голосовых сообщений
  • создание субтитров к турецкой речи
  • преобразование турецких аудиоответов в текст

Ограничения

На оценочной выборке указано WER 0,2713; качество на других типах записей и в иных акустических условиях может отличаться.

Для каких профессий подходит7

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

This model is a fine-tuned version of cahya/wav2vec2-base-turkish-artificial on the MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - TR dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2893
  • Wer: 0.2713

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: 0.0003
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 100.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
1.864714.282000.27580.2568
1.337628.564000.27540.2722
1.197542.846000.29290.2901
1.102457.148000.29040.2928
1.025771.4210000.29150.2823
0.962885.712000.29360.2749
0.910999.9814000.28930.2713

Framework versions

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • Pytorch 1.10.2+cu102
  • Datasets 1.18.3
  • Tokenizers 0.11.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
055befe

0 моделей