Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: wav2vec2-xls-r-300m
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

xls-r-300m-luganda-313hr

sulaimank

Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Дообученная wav2vec 2.0 XLS-R модель для автоматического распознавания речи на луганда.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

sulaimank/xls-r-300m-luganda-313hr — модель распознавания речи, дообученная на основе facebook/wav2vec2-xls-r-300m. По названию репозитория она предназначена для распознавания речи на луганда; «313hr» указывает на заявленный объём обучения в 313 часов, а CV-Fleurs — на связь с корпусами Common Voice и Fleurs. В README приведены результаты оценки: WER 0,2549 и CER 0,0587.

Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Она распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает подробности обучающих данных, языкового охвата и условий записи, поэтому результаты оценки не следует считать гарантией качества на иных источниках аудио.

Сценарии применения

транскрибация аудиозаписей на луганда
распознавание речи в голосовых сообщениях на луганда
подготовка субтитров для аудио на луганда

Ограничения

В README указаны WER 0,2549 и CER 0,0587 на оценочном наборе, но описание набора и условий оценки отсутствует. Качество на других источниках аудио не подтверждено.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Также подходит для

II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-xls-r-300m-lg-CV-Fleurs-313hrs-v10

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4601
Wer: 0.2549
Cer: 0.0587

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: 0.0003
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 4
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 16
optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Cer
0.4811	1.0000	15243	0.3677	0.4179	0.0980
0.2902	2.0	30487	0.3308	0.3884	0.0908
0.2556	3.0000	45730	0.3040	0.3639	0.0846
0.2322	4.0	60974	0.2930	0.3630	0.0842
0.2132	5.0000	76217	0.2876	0.3444	0.0812
0.1984	6.0	91461	0.2855	0.3463	0.0791
0.187	7.0000	106704	0.2762	0.3391	0.0782
0.1775	8.0	121948	0.2709	0.3268	0.0757
0.1684	9.0000	137191	0.2638	0.3347	0.0769
0.1599	10.0	152435	0.2634	0.3194	0.0737
0.1526	11.0000	167678	0.2595	0.3318	0.0767
0.1461	12.0	182922	0.2522	0.3455	0.0774
0.1394	13.0000	198165	0.2669	0.3176	0.0736
0.1338	14.0	213409	0.2505	0.3090	0.0716
0.1278	15.0000	228652	0.2492	0.3018	0.0687
0.1222	16.0	243896	0.2582	0.3069	0.0711
0.1168	17.0000	259139	0.2489	0.3038	0.0691
0.1111	18.0	274383	0.2557	0.3056	0.0687
0.1068	19.0000	289626	0.2539	0.3100	0.0695
0.102	20.0	304870	0.2665	0.2968	0.0680
0.097	21.0000	320113	0.2671	0.2946	0.0677
0.093	22.0	335357	0.2599	0.3002	0.0676
0.0886	23.0000	350600	0.2600	0.2949	0.0672
0.0852	24.0	365844	0.2518	0.2996	0.0687
0.0819	25.0000	381087	0.2684	0.2837	0.0644
0.0792	26.0	396331	0.2594	0.2904	0.0668
0.0757	27.0000	411574	0.2652	0.2951	0.0679
0.0729	28.0	426818	0.2712	0.2843	0.0647
0.0703	29.0000	442061	0.2807	0.2846	0.0657
0.0677	30.0	457305	0.2913	0.2882	0.0655
0.0648	31.0000	472548	0.2877	0.2894	0.0664
0.0627	32.0	487792	0.2811	0.2867	0.0661
0.061	33.0000	503035	0.2746	0.2836	0.0649
0.0589	34.0	518279	0.2912	0.2925	0.0658
0.0573	35.0000	533522	0.2948	0.2802	0.0650
0.0553	36.0	548766	0.2751	0.2911	0.0670
0.0538	37.0000	564009	0.3105	0.2822	0.0645
0.0518	38.0	579253	0.3066	0.2881	0.0654
0.0506	39.0000	594496	0.3258	0.2775	0.0650
0.0494	40.0	609740	0.2869	0.2778	0.0643
0.0479	41.0000	624983	0.3182	0.2795	0.0643
0.0468	42.0	640227	0.3191	0.2742	0.0643
0.045	43.0000	655470	0.2913	0.2760	0.0637
0.0442	44.0	670714	0.3118	0.2679	0.0626
0.0429	45.0000	685957	0.3220	0.2800	0.0648
0.0419	46.0	701201	0.3214	0.2740	0.0636
0.0404	47.0000	716444	0.3310	0.2781	0.0652
0.0399	48.0	731688	0.3278	0.2735	0.0638
0.0389	49.0000	746931	0.3374	0.2689	0.0629
0.0377	50.0	762175	0.3290	0.2688	0.0613
0.0367	51.0000	777418	0.3499	0.2734	0.0628
0.0358	52.0	792662	0.3411	0.2737	0.0623
0.0348	53.0000	807905	0.3417	0.2696	0.0618
0.0343	54.0	823149	0.3700	0.2705	0.0617
0.0337	55.0000	838392	0.3585	0.2699	0.0623
0.033	56.0	853636	0.3379	0.2634	0.0613
0.0316	57.0000	868879	0.3648	0.2644	0.0614
0.0314	58.0	884123	0.3614	0.2677	0.0621
0.0303	59.0000	899366	0.3511	0.2636	0.0612
0.0297	60.0	914610	0.3631	0.2662	0.0614
0.0292	61.0000	929853	0.3805	0.2628	0.0608
0.0284	62.0	945097	0.3762	0.2683	0.0615
0.0276	63.0000	960340	0.3928	0.2545	0.0593
0.0272	64.0	975584	0.3900	0.2613	0.0605
0.0264	65.0000	990827	0.3899	0.2614	0.0602
0.0257	66.0	1006071	0.4071	0.2549	0.0592
0.0252	67.0000	1021314	0.3988	0.2518	0.0586
0.0247	68.0	1036558	0.4146	0.2553	0.0590
0.0239	69.0000	1051801	0.4296	0.2582	0.0595
0.0234	70.0	1067045	0.4171	0.2589	0.0595
0.0229	71.0000	1082288	0.4320	0.2558	0.0597
0.0225	72.0	1097532	0.4148	0.2604	0.0604
0.0217	73.0000	1112775	0.4315	0.2607	0.0596
0.0213	74.0	1128019	0.4083	0.2568	0.0589
0.0205	75.0000	1143262	0.4253	0.2545	0.0589
0.0199	76.0	1158506	0.4413	0.2554	0.0597
0.0198	77.0000	1173749	0.4320	0.2567	0.0587
0.0191	78.0	1188993	0.4595	0.2511	0.0587
0.0189	79.0000	1204236	0.4601	0.2549	0.0587

Framework versions

Transformers 4.46.3
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 3.1.0
Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: 287b637