/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

wav2vec2-base-scl-common-voice

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная модель wav2vec 2.0 для преобразования речи в аудио в текст.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июн 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.

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 mazhar00968/wav2vec2-base-scl-common-voice — дообученная версия facebook/wav2vec2-base для автоматического распознавания речи. Она использует архитектуру Wav2Vec2ForCTC и содержит 113,3 млн параметров. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст.

В карточке приведены результаты оценки: loss 1,7258 и WER 0,8720. Описание данных для обучения и целевых сценариев в README не раскрыто, поэтому качество распознавания для конкретных языков и условий записи по этим сведениям оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • распознавание речи из аудиозаписей
  • автоматическая транскрибация речи в текст
  • создание черновых субтитров по аудио

Ограничения

В README указан высокий WER 0,8720 на оценочном наборе; практическая точность может быть низкой. Язык и состав обучающих и оценочных данных не раскрыты.

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

wav2vec2-base-scl-common-voice

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.7258
  • Wer: 0.8720

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: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
7.66274.80775003.16421.0
1.95669.615410001.39020.9209
0.648514.423115001.46720.8966
0.403319.230820001.59010.9092
0.276024.038525001.67030.8878
0.207928.846230001.72620.8703
0.207930.031201.72580.8720

Framework versions

  • Transformers 5.12.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
bf7e330

0 моделей