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
Fine-tuned microsoft/wavlm-large for speech recognition using the train split of Common Voice 7.0 (ru).
When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
This model has been fine-tuned by the HuggingSound tool.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров