/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
small_8_17e
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2024

small_8_17f

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная на Common Voice 17.0 модель Whisper Small для распознавания речи на маратхи.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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/small_8_17f — модель распознавания речи на базе Whisper Small, дообученная Simran14 на датасете Common Voice 17.0. Она предназначена для преобразования аудио в текст; в README для оценки на тестовой выборке указаны loss 0,0436 и WER 4,1154. Модель содержит 153,1 млн параметров и распространяется в формате Safetensors для Transformers.

Модель рассчитана на распознавание речи на языке маратхи, указанном в метаданных. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях.

Сценарии применения

  • транскрибация записей речи на маратхи
  • распознавание речи в аудиозаписях
  • подготовка текстовых расшифровок для голосовых данных

Ограничения

В README не описаны ограничения применения; указанная оценка WER относится к набору оценки Common Voice 17.0 и не гарантирует такое же качество на других данных.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

simrank14 Whisper small 1f 8e 17f

This model is a fine-tuned version of simran14/small_8_17e on the Common Voice 17.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0436
  • Wer: 4.1154

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: 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: 8
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.00714.010000.03924.0508
0.00018.020000.04364.1154

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
d74a227

0 моделей