/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-darija

ychafiqui
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная Whisper small для транскрибирования аудио на дариже в текст.

262скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 сен 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.

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

ychafiqui/whisper-small-darija — дообученная модель семейства Whisper, созданная на основе openai/whisper-small для распознавания речи на дариже, марокканском варианте арабского языка. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; в метаданных указана архитектура WhisperForConditionalGeneration и размер 153,1 млн параметров. Модель дообучена на наборе Darija Speech to Text. На тестовой выборке в карточке указаны loss 0,5318 и WER 48,2740, что следует учитывать при оценке качества транскрипции.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о длине аудио, поддерживаемых диалектах помимо дарижи или условиях записи; качество может зависеть от акцента, шума и акустики.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на марокканском арабском
  • создание черновых субтитров для аудио на дариже
  • расшифровка записей разговоров на дариже

Ограничения

На указанной в карточке оценочной выборке WER составляет 48,2740, поэтому транскрипции могут требовать проверки и исправления. Данные о работе с шумом, различными акцентами и другими вариантами арабского языка не приведены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper small Darija

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the Darija Speech to Text dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5318
  • Wer: 48.2740

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: 25
  • eval_batch_size: 8
  • 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
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.47621.658410000.531848.2740

Framework versions

  • Transformers 4.45.0
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
427dad2

0 моделей

    Создать бенчмарк