/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
mr-val-e
Библиотека
transformers
Опубликована
21 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

mr-val-f2

simran14
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная на Common Voice 17.0 модель Whisper для распознавания речи и транскрибирования аудио.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 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

simran14/mr-val-f2 — дообученная модель распознавания речи на архитектуре Whisper, разработанная на базе simran14/mr-val-e. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; в метаданных указан датасет Common Voice 17.0. Модель содержит 153,1 млн параметров и распространяется в формате Safetensors. В README приведён результат оценки WER 0,5368 на тестовом наборе, однако подробности протокола оценки и условия применения не описаны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей речи
  • распознавание речи из Common Voice
  • оценка качества распознавания речи на тестовом наборе

Ограничения

В README указана оценка WER 0,5368, но без подробностей о тестовом протоколе; пригодность для других данных по этому результату оценить нельзя. Условия лицензирования не приведены в доступных данных.

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.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 953моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

simrank14 Whisper small valF2

This model is a fine-tuned version of simran14/mr-val-e on the Common Voice 17.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0064
  • Wer: 0.5368

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: 5e-07
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.00312.010000.00640.5368

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.21.1.dev0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
2f9cdd5

0 моделей

    Создать бенчмарк