/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
8 янв 2024

whisper-small-yue

Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Дообученная модель Whisper для преобразования речи в текст.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 фев 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

wcyat/whisper-small-yue — дообученная модель семейства Whisper для автоматического распознавания речи. Модель содержит 153,1 млн параметров и принимает аудио, выдавая распознанный текст. В README указана оценка WER 56,8538 на наборе для проверки; название обучающего набора обозначено как None. Подробности об обучающих данных и предполагаемых сценариях применения не приведены.

Сценарии применения

  • распознавание речи в аудиозаписях
  • транскрибирование устной речи на юэ
  • получение текстовой расшифровки аудио

Ограничения

В README приведён WER 56,8538 на оценочном наборе, что указывает на заметные ошибки распознавания; состав набора и условия оценки не описаны.

Для каких профессий подходит5

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-yue-2

This model is a fine-tuned version of wcyat/whisper-small-yue on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2532
  • Wer: 56.8538

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
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 3.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.01762.8310000.253256.8538

Framework versions

  • Transformers 4.37.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
e6daa6e

0 моделей