/ Модель

Характеристики

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

whisper-small-turkish-tr-best

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная на базе Whisper Small модель для распознавания речи, ориентированная на турецкий язык.

17скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены4 окт 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

erenfazlioglu/whisper-small-turkish-tr-best — дообученная модель распознавания речи на основе OpenAI Whisper Small. Она предназначена для преобразования аудио в текст; в README приведён результат оценки WER 26,3414 и loss 0,3166. Название репозитория указывает на турецкий язык, однако README не уточняет состав данных или языковой охват. Модель содержит 153,1 млн параметров, использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и доступна в формате PyTorch. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация речи на турецком языке
  • автоматическое создание субтитров для турецких аудио- и видеозаписей
  • преобразование турецких голосовых сообщений в текст

Ограничения

В README оценка WER составляет 26,3414; качество может зависеть от условий записи и типа речи. Описание обучающих данных и ограничений применения в карточке не приведено.

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-small-tr-best

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: 0.3166
  • Wer: 26.3414

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: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • 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
0.25210.8910000.417637.0010
0.12831.7720000.355830.5661
0.05122.6630000.327029.3765
0.01513.5440000.316626.3414

Framework versions

  • Transformers 4.34.0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.0

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
fa088b2

0 моделей