/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-large-xlsr-53
Опубликована
20 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-large-xls-r-300m-firdous-malay-colab

f77777
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная модель Wav2Vec2 для преобразования речи в текст.

158скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 апр 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.

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 f77777/wav2vec2-large-xls-r-300m-firdous-malay-colab — дообученная на наборе Common Voice 13.0 модель распознавания речи на основе facebook/wav2vec2-large-xlsr-53. Она использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и принимает аудио, выдавая распознанный текст. Название указывает на настройку для малайского языка, однако README и метаданные не подтверждают язык обучения или область применения, поэтому эту специализацию нельзя считать установленной.

Модель содержит около 402,7 млн параметров и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Она предназначена для преобразования речи в текст; сведения о качестве, ограничениях и оценке модели в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи из Common Voice
  • получение текста из речевого аудио

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки или подробностей об ограничениях; специализация на малайском языке следует только из названия репозитория и не подтверждена данными обучения.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.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.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-large-xls-r-300m-firdous-malay-colab

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the common_voice_13_0 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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 30

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • 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
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
f933847

0 моделей

    Создать бенчмарк