/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
speech-encoder-decoder · dense

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-2-bert-grid-search

sanchit-gandhi
Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Производная модели sanchit-gandhi/wav2vec2-gpt2-wandb-grid-search. Модель на архитектуре SpeechEncoderDecoderModel, обученная с нуля на LibriSpeech ASR для автоматического распознавания речи.

96скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 фев 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

Карточка модели sanchit-gandhi/wav2vec2-2-bert-grid-search на Hugging Face совпадает с карточкой sanchit-gandhi/wav2vec2-gpt2-wandb-grid-search, поэтому описание составлено по ней.

sanchit-gandhi/wav2vec2-gpt2-wandb-grid-search — модель распознавания речи на архитектуре SpeechEncoderDecoderModel. По карточке, её обучили с нуля на датасете LibriSpeech ASR; формат весов — PyTorch. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей речи в текст.

Карточка не приводит сведений о размере, контексте, языках, качестве распознавания или конкретных сценариях применения. Эти характеристики нельзя надёжно определить по имеющимся данным. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей речи
  • распознавание речи на данных LibriSpeech
  • преобразование речи в текст

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества или описания ограничений, поэтому пригодность для конкретных условий записи не установлена.

Для каких профессий подходит3

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 835моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model was trained from scratch on the librispeech_asr 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: 0.001
  • train_batch_size: 12
  • eval_batch_size: 12
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 96
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 1.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • Pytorch 1.10.2+cu113
  • Datasets 1.18.3
  • Tokenizers 0.11.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SpeechEncoderDecoderModel
Ревизия весов
3498980

0 моделей

    Создать бенчмарк