/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
448 токенов
Параметры
51,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
17 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

whisper-base-french-cased

qanastek
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная версия Whisper Base для распознавания французской речи и преобразования её в текст.

50скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 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.

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

qanastek/whisper-base-french-cased — модель автоматического распознавания речи на основе Whisper Base, дообученная на французской части набора Mozilla Common Voice 11.0. Она преобразует французскую речь в текст и подходит для транскрибации записей и аудио с французской речью. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration; модель содержит 51,7 млн параметров и опубликована в формате PyTorch.

В карточке приведены результаты оценки: WER 24,0648 на тестовой выборке Common Voice 11.0 для французского языка, 24,20 на FLEURS fr_fr и 23,66 на VoxPopuli fr. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки относятся к указанным наборам данных и не гарантируют аналогичного качества на иных аудиозаписях.

Сценарии применения

  • транскрибация записей на французском языке
  • распознавание французской речи в аудиозаписях
  • подготовка текстовых расшифровок франкоязычных материалов

Ограничения

В README нет сведений о специальных ограничениях и сценариях, где качество может снижаться. Приведённые оценки WER получены на конкретных наборах данных и могут не отражать качество на других типах аудио.

Для каких профессий подходит8

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.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

Whisper Base French

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-base on the mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4968
  • Wer on mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr: 24.0648
  • Wer on google/fleurs fr_fr: 24.20
  • Wer on facebook/voxpopuli fr: 23.66

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: 32
  • eval_batch_size: 16
  • 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
0.5340.210000.571027.4408
0.44091.220000.527925.1981
0.30952.230000.511725.0818
0.32853.240000.499524.0601
0.30324.250000.496824.0648

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.11.0+cu102
  • Datasets 2.7.1.dev0
  • 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
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
a36e7d0

0 моделей

    Создать бенчмарк