Характеристики

Параметры: 403 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Опубликована: 7 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2-large-xlsr-52_Swiss_German

scasutt

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Модель wav2vec 2.0 XLSR, дообученная для транскрибирования речи на швейцарских диалектах немецкого языка.

48скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 мая 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.

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

Модель scasutt/wav2vec2-large-xlsr-52_Swiss_German — версия wav2vec 2.0 XLSR, дообученная для распознавания швейцарских диалектов немецкого языка на датасете Swissdial. Она преобразует аудиозапись речи в текст и предназначена для сценариев автоматической транскрипции. Архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 402,7 млн параметров; модель доступна в формате PyTorch и рассчитана на входное аудио.

В карточке приведён результат на тестовой выборке: WER 0,2909 и loss 0,2811. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. Карточка не описывает подробно условия записи и покрытия диалектов, поэтому качество на иных вариантах речи и в других акустических условиях по этим данным оценить нельзя.

Сценарии применения

транскрибирование речи на швейцарском немецком
создание текстовых расшифровок аудиозаписей на Swiss German
автоматическое распознавание швейцарских диалектов в голосовых данных

Ограничения

На тестовой выборке указан WER 0,2909; сведения о покрытии отдельных диалектов и устойчивости к шуму не приведены.

Для каких профессий подходит6

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 923модели I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.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

wav2vec2-large-xlsr-53_full_train

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the Swissdial dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2811
Wer: 0.2909

Model description

Wav2Vec2-XLSR-53 trained on augmented Swiss Dial dataset

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: 0.0001
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 256
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 1000
num_epochs: 10
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
1.7666	2.69	1000	0.4356	0.4954
0.7868	5.39	2000	0.2693	0.3180
0.6948	8.09	3000	0.2811	0.2909

Framework versions

Transformers 4.19.2
Pytorch 1.11.0+cu102
Datasets 2.2.1
Tokenizers 0.12.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов: b34b5ec