/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
8 дек 2022

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-french-uncased

qanastek
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

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

41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 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-small-french-uncased — дообученная модель распознавания речи на базе openai/whisper-small, созданная для транскрибирования французской речи. Она использует архитектуру Whisper с 153,1 млн параметров и обучена на французской части набора Mozilla Common Voice 11.0. Модель принимает аудио и выдаёт текст; в README приведены результаты оценки на французских наборах Common Voice 11.0, VoxPopuli и FLEURS: WER 15,38%, 16,29% и 13,98% соответственно, с нормализацией.

Модель подходит для транскрибирования французских аудиозаписей и речевых данных. Доступна в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Оценки WER относятся к указанным наборам и условиям нормализации; README не описывает дополнительные сценарии или ограничения.

Сценарии применения

  • транскрибирование французской речи
  • создание текстовых расшифровок аудиозаписей на французском
  • распознавание французской речи из записей Common Voice, VoxPopuli и FLEURS

Ограничения

Оценки WER приведены только для французских наборов Common Voice 11.0, VoxPopuli и FLEURS с нормализацией, поэтому качество на других данных может отличаться. README не сообщает дополнительных ограничений.

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.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 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small French

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

  • Loss: 0.00
  • WER on mozilla-foundation/common_voice_11_0 FR (with normalization): 15.38 %
  • WER on facebook/voxpopuli FR (with normalization): 16.29 %
  • WER on google/fleurs fr_fr (with normalization): 13.98 %

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

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
f9573b2

0 моделей

    Создать бенчмарк