Характеристики

Параметры: 403 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Опубликована: 2 мар 2022

Ссылки

Hugging Face

xls-r-es-test

tomascufaro

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на испанском Common Voice модель wav2vec2 для преобразования речи в текст.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 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

tomascufaro/xls-r-es-test — дообученная модель распознавания речи на базе facebook/wav2vec2-large-xlsr-53. Она использует архитектуру wav2vec2 с CTC-декодированием и содержит около 402,7 млн параметров. Модель обучена на испанской части набора Common Voice 8.0 и предназначена для преобразования испанской речи в текст.

На оценочной выборке указаны WER 0,1261 и CER 0,035. Модель принимает аудио и выдаёт текст; результаты на других языках и типах аудио в карточке не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

распознавание испанской речи из аудиозаписей
транскрибация испанских высказываний для субтитров
создание текстовых расшифровок испанских записей Common Voice

Ограничения

В карточке приведены метрики только для оценочной выборки испанского Common Voice 8.0; качество на других языках и акустических условиях не описано.

Для каких профессий подходит6

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.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

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xls-r-es-test

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - ES dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1304
WER: 0.1261
CER: 0.035

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: 7.5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 32
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 2000
num_epochs: 10.0
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
2.9613	0.07	500	2.9647	1.0
2.604	0.14	1000	1.8300	0.9562
1.177	0.21	1500	0.3652	0.3077
1.0745	0.28	2000	0.2707	0.2504
1.0103	0.35	2500	0.2338	0.2157
0.9858	0.42	3000	0.2321	0.2129
0.974	0.49	3500	0.2164	0.2031
0.9699	0.56	4000	0.2078	0.1970
0.9513	0.63	4500	0.2173	0.2139
0.9657	0.7	5000	0.2050	0.1979
0.9484	0.77	5500	0.2008	0.1919
0.9317	0.84	6000	0.2012	0.1911
0.9366	0.91	6500	0.2024	0.1976
0.9242	0.98	7000	0.2062	0.2028
0.9138	1.05	7500	0.1924	0.1863
0.921	1.12	8000	0.1935	0.1836
0.9117	1.19	8500	0.1887	0.1815
0.9064	1.26	9000	0.1909	0.1839
0.9118	1.32	9500	0.1869	0.1830
0.9121	1.39	10000	0.1863	0.1802
0.9048	1.46	10500	0.1845	0.1791
0.8955	1.53	11000	0.1863	0.1774
0.8947	1.6	11500	0.1907	0.1814
0.9073	1.67	12000	0.1892	0.1853
0.8927	1.74	12500	0.1821	0.1750
0.8732	1.81	13000	0.1815	0.1768
0.8761	1.88	13500	0.1822	0.1749
0.8751	1.95	14000	0.1789	0.1715
0.8889	2.02	14500	0.1819	0.1791
0.8864	2.09	15000	0.1826	0.1794
0.886	2.16	15500	0.1788	0.1776
0.8915	2.23	16000	0.1756	0.1719
0.8689	2.3	16500	0.1769	0.1711
0.879	2.37	17000	0.1777	0.1739
0.8692	2.44	17500	0.1765	0.1705
0.8504	2.51	18000	0.1699	0.1652
0.8728	2.58	18500	0.1705	0.1694
0.8523	2.65	19000	0.1674	0.1645
0.8513	2.72	19500	0.1661	0.1611
0.8498	2.79	20000	0.1660	0.1631
0.8432	2.86	20500	0.1636	0.1610
0.8492	2.93	21000	0.1708	0.1688
0.8561	3.0	21500	0.1663	0.1604
0.842	3.07	22000	0.1690	0.1625
0.857	3.14	22500	0.1642	0.1605
0.8518	3.21	23000	0.1626	0.1585
0.8506	3.28	23500	0.1651	0.1605
0.8394	3.35	24000	0.1647	0.1585
0.8431	3.42	24500	0.1632	0.1573
0.8566	3.49	25000	0.1614	0.1550
0.8534	3.56	25500	0.1645	0.1589
0.8386	3.63	26000	0.1632	0.1582
0.8357	3.7	26500	0.1631	0.1556
0.8299	3.77	27000	0.1612	0.1550
0.8421	3.84	27500	0.1602	0.1552
0.8375	3.91	28000	0.1592	0.1537
0.8328	3.97	28500	0.1587	0.1537
0.8155	4.04	29000	0.1587	0.1520
0.8335	4.11	29500	0.1624	0.1556
0.8138	4.18	30000	0.1581	0.1547
0.8195	4.25	30500	0.1560	0.1507
0.8092	4.32	31000	0.1561	0.1534
0.8191	4.39	31500	0.1549	0.1493
0.8008	4.46	32000	0.1540	0.1493
0.8138	4.53	32500	0.1544	0.1493
0.8173	4.6	33000	0.1553	0.1511
0.8081	4.67	33500	0.1541	0.1484
0.8192	4.74	34000	0.1560	0.1506
0.8068	4.81	34500	0.1540	0.1503
0.8105	4.88	35000	0.1529	0.1483
0.7976	4.95	35500	0.1507	0.1451
0.8143	5.02	36000	0.1505	0.1462
0.8053	5.09	36500	0.1517	0.1476
0.785	5.16	37000	0.1526	0.1478
0.7936	5.23	37500	0.1489	0.1421
0.807	5.3	38000	0.1483	0.1420
0.8092	5.37	38500	0.1481	0.1435
0.793	5.44	39000	0.1503	0.1438
0.814	5.51	39500	0.1495	0.1480
0.807	5.58	40000	0.1472	0.1424
0.7913	5.65	40500	0.1471	0.1422
0.7844	5.72	41000	0.1473	0.1422
0.7888	5.79	41500	0.1445	0.1385
0.7806	5.86	42000	0.1435	0.1394
0.7773	5.93	42500	0.1461	0.1424
0.786	6.0	43000	0.1450	0.1413
0.7784	6.07	43500	0.1463	0.1424
0.7937	6.14	44000	0.1438	0.1386
0.7738	6.21	44500	0.1437	0.1383
0.7728	6.28	45000	0.1424	0.1371
0.7681	6.35	45500	0.1416	0.1376
0.776	6.42	46000	0.1415	0.1380
0.7773	6.49	46500	0.1416	0.1371
0.7692	6.56	47000	0.1398	0.1345
0.7642	6.62	47500	0.1381	0.1341
0.7692	6.69	48000	0.1392	0.1334
0.7667	6.76	48500	0.1392	0.1348
0.7712	6.83	49000	0.1398	0.1333
0.7628	6.9	49500	0.1392	0.1344
0.7622	6.97	50000	0.1377	0.1329
0.7639	7.04	50500	0.1361	0.1316
0.742	7.11	51000	0.1376	0.1327
0.7526	7.18	51500	0.1387	0.1342
0.7606	7.25	52000	0.1363	0.1316
0.7626	7.32	52500	0.1365	0.1313
0.752	7.39	53000	0.1354	0.1309
0.7562	7.46	53500	0.1362	0.1312
0.7557	7.53	54000	0.1358	0.1325
0.7588	7.6	54500	0.1343	0.1311
0.7485	7.67	55000	0.1346	0.1301
0.7466	7.74	55500	0.1354	0.1314
0.7558	7.81	56000	0.1359	0.1325
0.7578	7.88	56500	0.1363	0.1334
0.7411	7.95	57000	0.1346	0.1301
0.7478	8.02	57500	0.1355	0.1305
0.7451	8.09	58000	0.1349	0.1302
0.7383	8.16	58500	0.1349	0.1294
0.7482	8.23	59000	0.1341	0.1293
0.742	8.3	59500	0.1338	0.1296
0.7343	8.37	60000	0.1348	0.1307
0.7385	8.44	60500	0.1324	0.1282
0.7567	8.51	61000	0.1334	0.1281
0.7342	8.58	61500	0.1338	0.1289
0.7401	8.65	62000	0.1331	0.1285
0.7362	8.72	62500	0.1329	0.1283
0.7241	8.79	63000	0.1323	0.1277
0.7244	8.86	63500	0.1317	0.1269
0.7274	8.93	64000	0.1308	0.1260
0.7411	9.0	64500	0.1309	0.1256
0.7255	9.07	65000	0.1316	0.1265
0.7406	9.14	65500	0.1315	0.1270
0.7418	9.21	66000	0.1315	0.1269
0.7301	9.27	66500	0.1315	0.1273
0.7248	9.34	67000	0.1323	0.1274
0.7423	9.41	67500	0.1309	0.1267
0.7152	9.48	68000	0.1312	0.1271
0.7295	9.55	68500	0.1306	0.1262
0.7231	9.62	69000	0.1308	0.1263
0.7344	9.69	69500	0.1313	0.1267
0.7264	9.76	70000	0.1305	0.1263
0.7309	9.83	70500	0.1303	0.1262
0.73	9.9	71000	0.1303	0.1261
0.7353	9.97	71500	0.1304	0.1260

Framework versions

Transformers 4.17.0.dev0
Pytorch 1.10.2+cu102
Datasets 1.18.3
Tokenizers 0.11.0

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: 4acc7c8

Характеристики

Ссылки

xls-r-es-test

Бенчмарки

Тесты пользователейпока нет

Добавьте модель в бенчмарк

Опишите свои задачи

Запустите и опубликуйте

Публичные оценки

Что умеет модель

Сценарии применения

Ограничения

Для каких профессий подходит6

Также подходит для

Карточка модели

xls-r-es-test

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Как запустить