/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
1,3 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
mms-1b-all
Библиотека
transformers
Опубликована
21 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

fb-mms-1b-punjabi-ccer-train-113953-epochs-15-test-1569

jssaluja
Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Модель Wav2Vec2 для преобразования панджабской речи из аудио в текст, дообученная на записях аудиокниг, выступлений и подкастов.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 2026

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

jssaluja обучил эту модель распознавания речи на базе facebook/mms-1b-all для транскрибирования аудио на панджаби. Это модель Wav2Vec2 с архитектурой Wav2Vec2ForCTC и 1,3 млрд параметров; она принимает аудио и выдаёт текст. Обучение проводилось на наборах данных с панджабскими аудиокнигами, беседами, подкастами, религиозными выступлениями и другими записями. На указанном в карточке наборе оценки CER составляет 0,0813, а WER — 0,3182.

Модель подходит для расшифровки панджабской речи в аудиозаписях, включая аудиокниги, подкасты и выступления. В карточке не приведены сведения о целевых вариантах письма и условиях записи, поэтому качество на других типах аудио не установлено. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но не коммерческое использование.

Сценарии применения

  • транскрибирование панджабских аудиокниг
  • расшифровка панджабских подкастов
  • распознавание речи в записях выступлений
  • создание текстовых версий панджабских радиопрограмм

Ограничения

На оценочном наборе указаны WER 0,3182 и CER 0,0813; качество может зависеть от типа аудио и условий записи. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

jssaluja/fb-mms-1b-punjabi-ccer-train-113953-epochs-15-test-1569

This model is a fine-tuned version of facebook/mms-1b-all on the jssaluja/rajinder_singh_corrected, hustler007/training_bhai_sahib_singh_canada_sehaj_paath, hustler007/training_bhai_jagtar_singh_jachak_sehaj_paath, hustler007/training_bhai_gurpreet_singh_nalvi_sehaj_paath, hustler007/training_bhai_sarwan_singh_sehaj_paath, hustler007/training_parminder_singh_australia_sehaj_paath_kirtan, hustler007/training_akashvani_jalandhar_radio_doctor, hustler007/training_jail_chittian, hustler007/training_sachi_sakhi_sirdar_kapur_singh, hustler007/training_rangle_sajjan_akj_audiobook, hustler007/training_jsk_talks_divine_talk, hustler007/training_bhai_harpal_singh_zafarnama_katha, hustler007/training_bhai_simranjeet_singh_tohana_special_talk, hustler007/training_rangle_sajjan_gurbani_audiobook, hustler007/training_smtv_podcast_simranjot_makkar, hustler007/training_bijay_singh, hustler007/training_khalas_podcast_harsharan_kaur, hustler007/training_bhai_pinderpal_singh_salok_vaara_te_vadeek, hustler007/training_satwant_kaur, hustler007/training_sikh_siyasat_diaspora_representatives, hustler007/training_sikh_siyasat_gurmeet_singh, hustler007/training_wikimedia_punjabi_audiobooks, hustler007/training_hum_hindu_nahin_kahn_singh_nabha, hustler007/training_heer_waris_shah, hustler007/training_bhai_pinderpal_singh_jaap_sahib, hustler007/training_sarbat_media_podcast, hustler007/training_sikh_siyasat_human_rights, hustler007/training_smtv_round_table, hustler007/training_discover_punjab_exclusive_stories, hustler007/training_bhai_sewa_singh_tarmala_akath_katha, hustler007/training_jhuthe_police_mukable_di_dastan, hustler007/training_gurmat_films_guru_nanak_sakhiyan, hustler007/training_maskeen_ji_full_katha, hustler007/training_punjabi_chapters_khalsa_raj, hustler007/training_mehmi_movies_punjabi_short_films, hustler007/training_tuhituhi_pinderpal_singh_katha, hustler007/training_gurmat_elite_discover_sikhism, hustler007/training_gyandasagar_shorts, hustler007/training_chaupal_chal_mera_putt_3, hustler007/training_chaupal_pardhan, hustler007/training_lokdhun_punjabi_latest_movies, hustler007/training_rajkaregakhalsa_shorts, hustler007/training_jaanbaaz_rakha_ar_darshi, hustler007/training_safar_with_nimrat_kaur, hustler007/training_sikh_siyasat_dr_kanwaljit_singh dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2574
  • Wer: 0.3182
  • Wil: 0.5094
  • Mer: 0.3137
  • Cer: 0.0813
  • Ncer: 0.0337
  • Ccer: 0.0873

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: 0.001
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 15
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

(table generated directly from trainer.state.log_history, keyed by metric name -- avoids a transformers model-card column-ordering bug seen in earlier runs)

Training LossEpochStepCcerCerValidation LossMerNcerWerWil
0.49461.071220.13010.12040.38740.44060.04990.46230.6687
0.27462.0142440.10380.09860.30800.37410.04230.38770.5873
0.25153.0213660.10740.09980.32960.37730.04360.38400.5928
0.23674.0284880.09650.09070.28430.34880.03790.35430.5565
0.22215.0356100.09660.09120.28130.35050.03820.35630.5571
0.21166.0427320.09580.09220.28870.35960.03690.36410.5641
0.20207.0498540.09290.08570.27670.32580.03570.33270.5280
0.19418.0569760.09030.08440.25790.33170.03560.33580.5333
0.18679.0640980.09150.08490.26820.32430.03460.33010.5247
0.181110.0712200.09140.08460.26740.32630.03440.33070.5269
0.174411.0783420.09160.08500.26740.32440.03520.32960.5244
0.167712.0854640.08880.08170.26010.31320.03270.31770.5105
0.162713.0925860.09020.08280.26630.31660.03480.32220.5155
0.158314.0997080.08730.08130.25740.31370.03370.31820.5094
0.154215.01068300.08730.08130.25740.31370.03370.31820.5094

Framework versions

  • Transformers 4.51.3
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
e835e75

0 моделей

    Создать бенчмарк