/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-medium
Опубликована
9 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

whisper-medium-as-200-32-1e-05-bn

kpriyanshu256
Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на Common Voice 11.0 модель Whisper medium для распознавания речи и преобразования аудио в текст.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 2023

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

Модель kpriyanshu256/whisper-medium-as-200-32-1e-05-bn — дообученная версия Whisper medium от OpenAI для автоматического распознавания речи. Она содержит 455,8 млн параметров и предназначена для преобразования аудио в текст; при дообучении использован Common Voice 11.0. Карточка приводит результат на оценочной выборке: WER 59,3214 и loss 1,1192.

Модель принимает аудио и выдаёт текст. По названию карточки она связана с ассамским языком, однако README не подтверждает языковую область обучения, поэтому это назначение следует считать предположительным. Базовая Whisper medium — мультиязычная модель для распознавания и перевода речи, но для этой производной подтверждена только задача распознавания. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • черновая расшифровка аудиозаписей на ассамском языке
  • создание текстовых транскриптов для оценки качества распознавания речи
  • подготовка аудио к поиску по содержанию после ручной проверки расшифровки

Ограничения

На оценочной выборке указана высокая ошибка слов (WER 59,3214), поэтому расшифровки требуют проверки. Поддержка ассамского предполагается по названию модели, но README не описывает языки и условия обучения.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.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.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

openai/whisper-medium-Assamese

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-medium on the Common Voice 11.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1192
  • Wer: 59.3214

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: 1e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • 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: 50
  • training_steps: 200
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.15461.02001.119259.3214

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.11.0
  • Datasets 2.1.0
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
a550b16

0 моделей

    Создать бенчмарк