/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Опубликована
20 июл 2023

whisper-sm-vivos

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная на базе Whisper Small модель для распознавания речи и транскрибирования аудио в текст.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июл 2023

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

duytran3112/whisper-sm-vivos — дообученная модель распознавания речи на базе openai/whisper-small, опубликованная на Hugging Face. Она предназначена для преобразования аудио в текст; карточка сообщает о дообучении на наборе данных, название которого указано как None. Модель построена на архитектуре Whisper, содержит 153,1 млн параметров и принимает аудио, выдавая текст. В оценке на тестовом наборе указаны Loss 0,2370 и WER 54,8563; высокий WER может ограничивать точность транскрибирования. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование аудиозаписей
  • распознавание речи в аудио
  • создание черновых расшифровок речи

Ограничения

В карточке приведён WER 54,8563 на оценочном наборе, что указывает на возможные ошибки распознавания. Язык и состав обучающего набора данных не уточнены.

Для каких профессий подходит9

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

whisper-sm-vivos

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2370
  • Wer: 54.8563

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

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.12651.3710000.217835.8845
0.0622.7420000.213849.8446
0.01694.1230000.227352.2922
0.0125.4940000.237054.8563

Framework versions

  • Transformers 4.31.0
  • Pytorch 2.0.0
  • Datasets 2.13.1
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
efabc3f

0 моделей