/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
905 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo
Библиотека
transformers
Опубликована
22 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

whisper-turbo-ar-v2

ihanif
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная на Common Voice 17.0 модель Whisper для преобразования аудио в текст.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 окт 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

ihanif/whisper-turbo-ar-v2 — дообученная модель распознавания речи на основе openai/whisper-large-v3-turbo, созданная Hanif Rahman. Она предназначена для преобразования аудио в текст; обучение проводилось на наборе Common Voice 17.0. В карточке приведены результаты оценки: WER 39,2011 и орфографический WER 39,8068.

Модель содержит около 905,2 млн параметров, использует архитектуру Whisper и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — MIT. В карточке нет сведений о целевом языке или специальной области применения; суффикс ar в имени репозитория сам по себе этого не подтверждает.

Сценарии применения

  • транскрибирование аудиозаписей
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • создание текстовых расшифровок аудиоматериалов

Ограничения

На оценочном наборе указаны WER 39,2011 и орфографический WER 39,8068; результаты могут зависеть от языка и характеристик аудио. README не уточняет целевые языки и сценарии применения.

Для каких профессий подходит8

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.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small PS - Hanif Rahman

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v3-turbo on the Common Voice 17.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • eval_loss: 0.5649
  • eval_wer_ortho: 39.8068
  • eval_wer: 39.2011
  • eval_runtime: 655.7419
  • eval_samples_per_second: 1.112
  • eval_steps_per_second: 0.14
  • epoch: 2.2676
  • step: 1000

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: 1e-05
  • 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: cosine_with_restarts
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • training_steps: 1000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

  • Transformers 4.45.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
c81a4f7

0 моделей

    Создать бенчмарк