/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Опубликована
20 фев 2024

whisper-small-uk

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Дообученная на украинской речи модель Whisper Small для автоматического преобразования аудио в текст.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 фев 2024

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

nikes64/whisper-small-uk — модель распознавания речи, полученная дообучением Whisper Small от OpenAI на наборе Mozilla Common Voice 16.1. Она преобразует украинскую речь в текст и рассчитана на транскрибирование аудио. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration с 153,1 млн параметров; веса опубликованы в формате Safetensors. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке: WER 26,357 и loss 0,2744.

Модель предназначена для транскрибирования записей и голосовых сообщений на украинском языке. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет параметры аудио и дополнительные ограничения; указанная ошибка распознавания означает, что в транскриптах возможны неточности.

Сценарии применения

  • транскрибирование украинской речи
  • расшифровка украинских голосовых сообщений
  • создание текстовых субтитров к украинской речи

Ограничения

На оценочной выборке Common Voice 16.1 модель показала WER 26,357; качество распознавания может варьироваться в зависимости от записи. Карточка не описывает дополнительные ограничения.

Для каких профессий подходит10

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-small-uk

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the mozilla-foundation/common_voice_16_1 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2744
  • Wer: 26.3570

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 5000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.2780.4710000.333031.8004
0.26620.9420000.296129.4969
0.14031.4230000.279627.3209
0.11051.8940000.270226.2724
0.07192.3650000.274426.3570

Framework versions

  • Transformers 4.38.0.dev0
  • Pytorch 2.2.0+cu121
  • Datasets 2.17.1
  • Tokenizers 0.15.2

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
88e8250

0 моделей