/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
unispeech-sat · dense
Опубликована
11 июл 2022

exp_w2v2t_ru_unispeech-sat_s423

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

UniSpeech-SAT Large, дообученная на русском Common Voice 7.0 модель для транскрибирования речи из аудио с частотой 16 кГц.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 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 jonatasgrosman/exp_w2v2t_ru_unispeech-sat_s423 — версия UniSpeech-SAT Large, дообученная для автоматического распознавания русской речи. Её разработчик дообучил microsoft/unispeech-sat-large с помощью инструмента HuggingSound на обучающей части Common Voice 7.0 для русского языка.

Модель принимает аудио с частотой дискретизации 16 кГц и преобразует речь в текст. Она предназначена для транскрибирования русской речи в задачах распознавания голосовых записей. Веса опубликованы в формате PyTorch; размер модели — около 402,7 млн параметров.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её обучение на Common Voice 7.0 ограничивает основания для ожидания качества на других языках, условиях записи и типах речи; перед использованием в таких сценариях качество следует проверить.

Сценарии применения

  • транскрибирование русских голосовых записей
  • распознавание русской речи в аудиофайлах
  • создание текстовых расшифровок записей для дальнейшего редактирования

Ограничения

Для входного аудио требуется частота дискретизации 16 кГц. Модель обучена на русской части Common Voice 7.0, поэтому качество на других языках и в условиях, отличающихся от обучающих данных, не установлено.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
UniSpeechSatForCTC
Ревизия весов
9d51ecf

0 моделей