/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Архитектура
wav2vec2-bert · dense
Базовая модель
w2v-bert-2.0_twi_alpha
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мар 2026

Ссылки

Hugging Face

w2v-bert-2.0_twi_alpha_v1_farmerline

ghananlpcommunity
Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная Wav2Vec2-BERT модель для распознавания речи на тви в текст.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мар 2026

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 ghananlpcommunity/w2v-bert-2.0_twi_alpha_v1_farmerline — дообученная FarmerlineML/w2v-bert-2.0_twi_alpha для автоматического распознавания речи. Это плотная архитектура Wav2Vec2-BERT с CTC-выходом, содержащая около 402,7 млн параметров и сохранённая в формате safetensors. По названию базовой модели она предназначена для распознавания речи на языке тви; данных о поддержке других языков нет.

В карточке приведены результаты оценки: CER 0,073 и WER 0,2584; обучающий датасет не назван. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей на языке тви
  • распознавание устной речи на тви
  • получение текстовой расшифровки аудиозаписей на тви

Ограничения

Обучающий датасет и условия применения не описаны; приведённые метрики оценки не сопровождаются сведениями о составе тестовой выборки.

Для каких профессий подходит3

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 923моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

w2v-bert-2.0_twi_alpha_v1

This model is a fine-tuned version of FarmerlineML/w2v-bert-2.0_twi_alpha on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • eval_loss: 0.4134
  • eval_cer: 0.0730
  • eval_wer: 0.2584
  • eval_runtime: 21.7527
  • eval_samples_per_second: 20.457
  • eval_steps_per_second: 2.574
  • epoch: 8.5147
  • step: 800

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: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 400
  • num_epochs: 12
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.52.3
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 2.14.4
  • Tokenizers 0.21.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2BertForCTC
Ревизия весов
77fb1ff

0 моделей

    Создать бенчмарк