/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
2 мар 2022

wav2vec2-large-xls-r-300m-breton

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Модель wav2vec2, дообученная для распознавания бретонской речи и преобразования её в текст.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мар 2022

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

Модель infinitejoy/wav2vec2-large-xls-r-300m-breton — версия wav2vec2-xls-r-300m, дообученная для автоматического распознавания речи на бретонском языке. Она построена на архитектуре Wav2Vec2ForCTC и принимает аудио, выдавая распознанный текст. Обучение проводилось на наборе MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - BR; в карточке приведены метрики оценки: loss 0,6102 и WER 0,4455.

Модель подходит для преобразования записей речи на бретонском языке в текст. Доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатель WER указывает на существенные ошибки распознавания, поэтому качество на конкретных записях следует оценить отдельно.

Сценарии применения

  • транскрибация записей на бретонском языке
  • распознавание бретонской речи из Common Voice
  • создание текстовых субтитров для бретонской речи

Ограничения

На оценочном наборе указана WER 0,4455, что предполагает заметную долю ошибок распознавания. Оценка приведена для данных Common Voice 7.0 и может не отражать качество на других записях.

Для каких профессий подходит3

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-xls-r-300m-breton

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - BR dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6102
  • Wer: 0.4455

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: 7e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • 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: 50.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
2.92053.335002.86591.0
1.64036.6710000.94400.7593
1.348310.015000.75800.6215
1.225513.3320000.68510.5722
1.113916.6725000.64090.5220
1.068820.030000.62450.5055
0.9923.3335000.61420.4874
0.934526.6740000.59460.4829
0.905830.045000.62290.4704
0.868333.3350000.61530.4666
0.836736.6755000.59520.4542
0.816240.060000.60300.4541
0.804243.3365000.59720.4485
0.783646.6770000.60700.4497
0.755650.075000.61020.4455

Framework versions

  • Transformers 4.16.0.dev0
  • Pytorch 1.10.1+cu102
  • Datasets 1.17.1.dev0
  • Tokenizers 0.11.0

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
4b89b33

0 моделей