wav2vec2-large-xls-r-300m-marathi
This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.5656
- Wer: 0.2156
Характеристики
- Параметры
- 403 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- wav2vec2 · dense
- Опубликована
- 2 мар 2022
Ссылки
wav2vec2-large-xls-r-300m-marathi
Дообученная wav2vec2-модель для преобразования речи на маратхи в текст.
47скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 мар 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель ravirajoshi/wav2vec2-large-xls-r-300m-marathi — дообученная версия facebook/wav2vec2-xls-r-300m для автоматического распознавания речи на маратхи. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; в карточке приведены результаты оценки: WER 0,2156 и loss 0,5656. Модель построена на архитектуре wav2vec2 с CTC-выходом, содержит 402,7 млн параметров и распространяется в формате PyTorch.
Модель подходит для расшифровки записей и речи на маратхи. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование, изменение и распространение с соблюдением её условий. Результаты распознавания могут содержать ошибки, особенно на аудио, отличающемся от условий оценки.
Сценарии применения
- транскрибация записей на маратхи
- распознавание речи на маратхи в аудиофайлах
- создание текстовых субтитров для речи на маратхи
Ограничения
WER на указанном наборе оценки составляет 0,2156; качество на других данных может отличаться. Модель предназначена для маратхи, и её пригодность для других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.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.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Wav2Vec2ForCTC
- Ревизия весов
- 9fe7c2e