Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Базовая модель: wav2vec2-base-960h
Опубликована: 18 авг 2023

Ссылки

Hugging Face

multiple_accent_classification

dima806

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на базе wav2vec 2.0 классифицирует аудиозаписи речи по акценту.

125скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены19 окт 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

dima806/multiple_accent_classification — модель классификации аудио для распознавания акцента в речи. Она создана дообучением facebook/wav2vec2-base-960h и использует архитектуру Wav2Vec2ForSequenceClassification; число параметров — 113,3 млн. Модель предназначена для отнесения речевого аудио к классам акцентов.

Модель принимает аудио и выдаёт метки классов. В качестве основы использована модель wav2vec 2.0, обученная на английской речи. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.