/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base
Библиотека
transformers
Опубликована
21 июл 2026

wav2vec2-finetuned-mrt

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на базе wav2vec2-base модель для распознавания речи и преобразования аудио в текст.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июл 2026

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

water27/wav2vec2-finetuned-mrt — дообученная модель распознавания речи на архитектуре Wav2Vec2ForCTC, основанная на facebook/wav2vec2-base. Она принимает аудио и предназначена для преобразования речи в текст. В карточке приведён результат оценки: loss 45,0632; описание обучающих данных и сценариев применения отсутствует.

Модель содержит 113,3 млн параметров и распространяется в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Язык распознавания по доступным данным определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи в голосовых сообщениях
  • преобразование речи в текст в приложениях на Transformers

Ограничения

Язык и состав обучающих данных не описаны. Указанное значение loss — 45,0632; подробностей об оценочном наборе и качестве распознавания нет.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-finetuned-mrt

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

  • Loss: 45.0632

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: 0.0001
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
63.49772.381010055.7428
55.49344.761920052.5311
53.55057.142930051.9070
48.06799.523840045.4772
48.067910.042045.0632

Framework versions

  • Transformers 5.14.1
  • Pytorch 2.13.0
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForCTC
Ревизия весов
3c81e2f

0 моделей