/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
11 ноя 2022

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft-xas2-ntsema-colab

ntsema
Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная модель wav2vec2 для преобразования аудиоречи в текст.

694скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 ноя 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.

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

Это модель автоматического распознавания речи на архитектуре wav2vec2 с 402,7 млн параметров, разработанная как дообученная версия facebook/wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft. Она принимает аудио и преобразует речь в текст. Модель опубликована в формате PyTorch и предназначена для сценариев распознавания речи.

Модель дообучена на датасете audiofolder. README не содержит подробностей о составе данных, поддерживаемых языках, оценке качества или рекомендуемых условиях применения. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • преобразование устной речи в текст для последующей обработки

Ограничения

README не сообщает о качестве распознавания, языках и ограничениях применения; поддерживаемый язык по имеющимся данным установить нельзя.

Для каких профессий подходит9

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.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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft-xas2-ntsema-colab

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xlsr-53-espeak-cv-ft on the audiofolder dataset.

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: 0.0003
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • 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: 500
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.24.0
  • Pytorch 1.12.1+cu113
  • Datasets 2.6.1
  • Tokenizers 0.13.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
0a50e81

0 моделей

    Создать бенчмарк