/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
28 июл 2022

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-xlsr-530-serbian-colab

dnikolic
Распознавание речиАудио → текст4 профессии

Дообученная Wav2Vec2-модель для автоматического распознавания сербской речи.

188скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июл 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.

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

Модель dnikolic/wav2vec2-xlsr-530-serbian-colab — дообученная версия facebook/wav2vec2-xls-r-300m на неизвестном наборе данных для автоматического распознавания речи. Она использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и содержит около 402,7 млн параметров; репозиторий включает веса PyTorch. Модель предназначена для преобразования сербской речи в текст. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не приводит сведений о составе обучающих данных, качестве распознавания и ограничениях применения, поэтому эти характеристики оценить нельзя.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на сербском языке
  • создание субтитров для сербскоязычных аудио- и видеозаписей
  • преобразование сербских голосовых сообщений в текст

Ограничения

Обучающий датасет не указан; в карточке нет результатов оценки качества и подробных сведений об ограничениях модели.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.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 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-xlsr-530-serbian-colab

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on an unknown dataset.

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 30

Framework versions

  • Transformers 4.20.0
  • Pytorch 1.12.0
  • Datasets 2.4.0
  • Tokenizers 0.12.1

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
8d46a78

0 моделей

    Создать бенчмарк