/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-xls-r-300m
Опубликована
23 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-large-xls-r-300m-assamese

jayashreedevi2020
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Модель Wav2Vec2, дообученная для преобразования ассамской речи в текст.

11 425скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 мая 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

jayashreedevi2020/wav2vec2-large-xls-r-300m-assamese — модель автоматического распознавания речи, созданная дообучением facebook/wav2vec2-xls-r-300m на наборе Common Voice 11.0. Она принимает аудио и преобразует речь на ассамском языке в текст; архитектура основана на Wav2Vec2 с CTC-выходом и содержит около 402,7 млн параметров.

Модель подходит для транскрибирования записей и оценки распознавания ассамской речи. В README приведены результаты на оценочной выборке: WER 0,6470 и loss 0,9825; качество может зависеть от условий записи и соответствия аудио данным обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на ассамском языке
  • распознавание ассамской речи в аудиозаписях
  • подготовка текстовых расшифровок для ассамских аудиоданных

Ограничения

На оценочной выборке указана высокая ошибка распознавания: WER 0,6470. Результаты могут меняться в зависимости от качества записи и соответствия аудио обучающим данным.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-large-xls-r-300m-assamese

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the common_voice_11_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9825
  • Wer: 0.6470

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: 0.0003
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
6.24849.87654001.46690.9065
0.51519.75318000.94030.6835
0.135929.629612000.98250.6470

Framework versions

  • Transformers 4.40.2
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • 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
6484e8c

0 моделей

    Создать бенчмарк