/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
905 млн
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
24 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

whisper-Large-v3-hindi

quinnb
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная Whisper Large v3 для транскрибирования аудио на хинди.

14скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены1 июн 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.

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

quinnb/whisper-Large-v3-hindi — дообученная модель семейства Whisper Large v3 для автоматического распознавания речи на хинди. Она принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Модель содержит около 905,2 млн параметров и использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration; в репозитории представлены веса safetensors. Для дообучения использован набор Common Voice 17.0.

Модель предназначена для транскрибирования речи на хинди, в том числе записей, похожих на материал Common Voice. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит сведений о точности или оценке качества, поэтому нельзя судить о её надёжности на других типах аудио.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей речи на хинди
  • распознавание хинди в пользовательских аудиозаписях
  • подготовка текстовых расшифровок для речевых корпусов

Ограничения

Данные об оценке качества и точности отсутствуют; результаты на аудио, отличающемся от Common Voice, не охарактеризованы.

Для каких профессий подходит7

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Large v3 Trained on Hindi

This model is a fine-tuned version of quinnb/whisper-Large-v3-hindi on the Common Voice 17.0 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: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 2000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.1
  • Pytorch 1.11.0+cu102
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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
a62b122

0 моделей

    Создать бенчмарк