/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
14 дек 2022

whisper-small-marathi

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная версия Whisper Small для автоматической транскрипции речи на маратхи.

120скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 дек 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.

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

steja/whisper-small-marathi — модель распознавания речи на основе Whisper Small, дообученная автором steja на наборе mozilla-foundation/common_voice_11_0 для маратхи. Она преобразует аудио в текст и предназначена для автоматической транскрипции речи на маратхи. Модель содержит 153,1 млн параметров, использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

В карточке приведён результат оценки на тестовом наборе: WER 18,5782 и loss 0,6231. Эти показатели относятся к указанному набору данных; карточка не описывает качество на других аудиозаписях и сценариях.

Сценарии применения

  • транскрибация записей речи на маратхи
  • распознавание маратхи в аудиозаписях Common Voice
  • создание текстовых расшифровок для голосовых материалов

Ограничения

В карточке не приведены сведения об ограничениях и качестве вне оценки на Common Voice 11.0; указанная метрика WER 18,5782 характеризует только описанный тестовый набор.

Для каких профессий подходит6

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

Whisper Small Marathi

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the mozilla-foundation/common_voice_11_0 mr dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6231
  • Wer: 18.5782

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 5000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.002718.8710000.509020.0322
0.000737.7420000.572919.0012
0.056.630000.623118.5782
0.075.4740000.643518.6238
0.094.3450000.652018.6046

Framework versions

  • Transformers 4.25.1
  • Pytorch 1.13.0+cu117
  • Datasets 2.7.1
  • Tokenizers 0.13.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
0cbb265

0 моделей