/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny.en
Опубликована
3 сен 2023

whisper-tiny.en

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная на данных Azure компактная модель Whisper для распознавания английской речи и её преобразования в текст.

7 895скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мар 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.

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

eai6/whisper-tiny.en — дообученная модель распознавания речи на основе openai/whisper-tiny.en, созданная сообществом eai6 и обученная на наборе данных Azure-dataset. Модель использует архитектуру Whisper и содержит 29,4 млн параметров; она предназначена для преобразования английской речи в текст.

Модель подходит для транскрибации аудиозаписей и распознавания речи в приложениях. В README приведены результаты оценки на тестовой выборке: loss 0,0680 и WER 44,3486. Весовые файлы доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация английских аудиозаписей
  • распознавание речи в приложениях
  • преобразование английских голосовых сообщений в текст

Ограничения

На указанной в README оценочной выборке WER составляет 44,3486, что может ограничивать точность транскрибации. Модель рассчитана на английскую речь; её пригодность для других языков не заявлена.

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

whisper-tiny.en

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny.en on the Azure-dataset dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0680
  • Wer: 44.3486

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: 250
  • training_steps: 1000

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
1.24151.382500.613126.6609
0.35822.765000.088243.0544
0.20944.147500.072343.6583
0.17885.5210000.068044.3486

Framework versions

  • Transformers 4.39.1
  • Pytorch 2.2.1
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

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
335be21

0 моделей