/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
905 млн
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-large-v3
Библиотека
transformers
Опубликована
21 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

whisper-large-v3-id

cautroi
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная на Common Voice 11.0 модель Whisper large-v3 для распознавания речи на хинди и преобразования аудио в текст.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 окт 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

cautroi/whisper-large-v3-id — дообученная модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper large-v3, созданная Sanchit Gandhi. Она обучена на наборе Common Voice 11.0 и предназначена для преобразования речи в текст; карточка приводит WER 10,8842 на оценочной выборке.

Модель содержит 905,2 млн параметров, использует архитектуру Whisper и формат safetensors, запускается через Transformers. В метаданных для неё указан язык хинди. Базовая модель также поддерживает многоязычное распознавание и перевод аудио в текст.

Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет подробностей об условиях оценки и ограничениях качества, поэтому приведённый WER следует рассматривать только как результат на указанной оценочной выборке.

Сценарии применения

  • транскрибация записей речи на хинди
  • распознавание речи на хинди в аудиозаписях
  • создание текстовых расшифровок для голосовых данных Common Voice

Ограничения

WER 10,8842 приведён для оценочной выборки, но карточка не сообщает подробностей о её составе и условиях оценки. Другие ограничения в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит8

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.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Large-v3 Id - Sanchit Gandhi

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v3 on the Common Voice 11.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • eval_loss: 0.2067
  • eval_wer: 10.8842
  • eval_runtime: 3786.044
  • eval_samples_per_second: 0.956
  • eval_steps_per_second: 0.12
  • epoch: 5.7915
  • 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: 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: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
2d2ac78

0 моделей

    Создать бенчмарк