/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v2
Опубликована
3 июл 2024

wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v3

Распознавание речиАудио → текст4 профессии

Модель Wav2Vec2 для преобразования речи на марокканской даридже в текст.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июл 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

wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v3 — модель распознавания речи на основе архитектуры Wav2Vec2ForCTC, дообученная Hassan Ait Nacer на базе hassanaitnacer/wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v2. Модель содержит 402,7 млн параметров и принимает аудио, преобразуя речь в текст. Она предназначена для автоматического распознавания марокканской дариджи; в карточке указана оценка WER 0,1312 на тестовой выборке, но описание набора данных и методики оценки отсутствует.

Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка содержит мало сведений о сценариях применения и ограничениях, поэтому качество на других данных и вариантах речи по указанной оценке определить нельзя.

Сценарии применения

  • транскрибация записей разговорной марокканской дариджи
  • распознавание речи в аудиозаписях на даридже
  • создание текстовых субтитров для марокканской речи

Ограничения

Оценка WER 0,1312 приведена для тестовой выборки, описание которой отсутствует; она не гарантирует аналогичное качество на других данных и вариантах марокканской дариджи.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v3

This model is a fine-tuned version of hassanaitnacer/wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija-v2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0553
  • Wer: 0.1312

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: 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
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.1030.53595000.06380.1421
0.12341.071810000.06300.1394
0.09671.607715000.05530.1312

Framework versions

  • Transformers 4.43.0.dev0
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
335626e

0 моделей