/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wavlm · dense
Опубликована
11 июл 2022

exp_w2v2t_ru_wavlm_s363

Распознавание речиАудио → текст

Модель WavLM Large для преобразования русской речи в текст, дообученная на Common Voice 7.0.

13скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

jonatasgrosman/exp_w2v2t_ru_wavlm_s363 — модель распознавания русской речи, дообученная автором jonatasgrosman с помощью HuggingSound на обучающей части Common Voice 7.0. Она основана на архитектуре WavLM Large с CTC-головой и содержит 402,7 млн параметров. Модель принимает аудио с частотой дискретизации 16 кГц и преобразует речь в текст. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для автоматической транскрипции русской речи, в том числе аудиозаписей, подготовленных в условиях, похожих на записи Common Voice. Карточка не приводит оценок качества и не описывает работу с другими языками или условиями записи, поэтому результаты на таких данных не подтверждены.

Сценарии применения

  • транскрибация записей русской речи
  • распознавание речи из аудиофайлов с частотой 16 кГц
  • подготовка текстовых расшифровок для голосовых данных

Ограничения

Входную речь необходимо подавать с частотой дискретизации 16 кГц. Карточка не содержит метрик качества и подтверждения результатов за пределами русского языка и данных, подобных Common Voice 7.0.

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
WavLMForCTC
Ревизия весов
0fdf44a

0 моделей