/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
19 дек 2022

whisper-medium-ru

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная на русских аудиоданных модель Whisper для автоматического распознавания речи и транскрибации.

27скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены19 дек 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

mitchelldehaven/whisper-medium-ru — модель распознавания речи на базе Whisper, дообученная на аудиоданных из набора Open STT Russian Dataset. Она предназначена для преобразования русской речи в текст и может применяться для транскрибации записей и аудио с речью. Модель имеет архитектуру Whisper и содержит около 455,8 млн параметров; репозиторий распространяет веса в формате PyTorch.

При нормализации обучающих данных пунктуацию удаляли, тогда как исходная токенизация Whisper заменяет её пробелом. По данным карточки, это расхождение немного ухудшает результаты на Common Voice. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • транскрибация русскоязычных аудиозаписей
  • распознавание речи в аудио
  • преобразование русской речи в текст

Ограничения

Расхождение в нормализации пунктуации обучающих данных и токенизации Whisper немного ухудшает результаты на Common Voice.

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

Whisper model finetuned using audio data from Open STT Russian Dataset (https://github.com/snakers4/open_stt).

There is a differences in tokenization of source data (in our data normalization process, we replace punctucation with "" rather than Whisper's " "). This mismatch leads to a slight degradation on CommonVoice.

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
74973ce

0 моделей