/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

whisper_large_v3_turbo_Korean2

imTak
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная на корейской речи модель Whisper для автоматической транскрипции аудио в текст.

37скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены29 ноя 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

imTak/whisper_large_v3_turbo_Korean2 — дообученная модель распознавания речи на основе Whisper large-v3-turbo от OpenAI. Она предназначена для преобразования корейской речи в текст; в карточке указано дообучение на наборе Zeroth-Korean, а метаданные также связывают модель с Common Voice 17.0. Модель построена на архитектуре WhisperForConditionalGeneration, содержит 905,2 млн параметров и работает через Transformers.

На оценочном наборе автор приводит значение WER 5,2703 и loss 0,0670. Модель распространяется по лицензии MIT. Показатели приведены для указанного оценочного набора и сами по себе не гарантируют такое же качество на других данных и условиях записи.

Сценарии применения

  • транскрибация корейских аудиозаписей
  • распознавание корейской речи в пользовательских записях
  • создание текстовых расшифровок корейских аудио
  • оценка корейского ASR на собственных аудиоданных

Ограничения

В README не приведены подробные сведения об ограничениях и условиях оценки. Указанный WER относится только к оценочному набору автора.

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper large v3 turbo Korean - imTak

This model is a fine-tuned version of imTak/whisper_large_v3_ko_ft on the Zeroth-Korean dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0670
  • Wer: 5.2703

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: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.10680.718410000.12168.6132
0.03881.436820000.09055.3606
0.00892.155230000.07074.7282
0.00822.873640000.06705.2703

Framework versions

  • Transformers 4.45.0
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
abb25da

0 моделей

    Создать бенчмарк