Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Базовая модель: wav2vec2-base
Опубликована: 11 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

haaris-audio-classification-modified

hxxris

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на базе Wav2Vec2 модель для классификации аудиозаписей.

20скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 янв 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

hxxris/haaris-audio-classification-modified — модель классификации аудио на архитектуре Wav2Vec2ForSequenceClassification, дообученная разработчиком на основе facebook/wav2vec2-base. Она предназначена для отнесения аудиозаписей к классам и может использоваться в задачах, где метки определяются по аудиосигналу. В репозитории указаны веса SafeTensors, размер модели — 113,3 млн параметров, лицензия — Apache-2.0.

Карточка не описывает набор классов, обучающие данные, качество, поддерживаемые языки или конкретные сценарии применения. Поэтому применимость к отдельным типам аудио и языкам речи по доступным сведениям установить нельзя.

Сценарии применения

классификация аудиозаписей по меткам
распознавание категории аудиособытия
классификация речевых фрагментов при наличии подходящих меток

Ограничения

В карточке не указаны обучающий набор данных, классы и результаты оценки, поэтому качество и подходящие типы аудио не установлены. Поддерживаемые языки также не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

haaris-audio-classification-modified

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-base on an unknown 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: 0.001
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 8
total_train_batch_size: 128
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.2
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
No log	0.83	3	nan	0.0354

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.16.1
Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры: Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов: a55746e