/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base-korean
Библиотека
transformers
Опубликована
21 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

korean_kws2

yunye99
Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель Wav2Vec2 для классификации аудио, ориентированная на корейскую речь.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 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

korean_kws2 — модель классификации аудио, разработанная на основе Kkonjeong/wav2vec2-base-korean и дообученная для распознавания аудиоклассов. Архитектура Wav2Vec2ForSequenceClassification содержит 113,3 млн параметров; веса опубликованы в формате safetensors и предназначены для использования с библиотекой Transformers.

Карточка сообщает точность 1,0 и loss 0,2604 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, классы или конкретный сценарий применения. Поэтому результаты нельзя переносить на другие данные без проверки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • Классификация аудиозаписей корейской речи
  • Распознавание аудиоклассов в корейских речевых данных
  • Экспериментальная оценка классификации аудио с Transformers

Ограничения

В README не указаны набор данных, классы и целевой сценарий; заявленная точность 1,0 относится только к неописанному оценочному набору. Лицензия модели не установлена по предоставленным сведениям.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

korean_kws2

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

  • Loss: 0.2604
  • Accuracy: 1.0

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.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: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
No log1.021.95210.0
No log2.041.92680.0
No log3.061.92260.1579
No log4.081.77010.3158
No log5.0101.72700.3158
No log6.0121.54620.4737
No log7.0141.32480.7368
No log8.0161.22170.7368
No log9.0181.02630.9474
No log10.0200.89051.0
No log11.0220.82301.0
No log12.0240.74911.0
No log13.0260.65131.0
No log14.0280.59911.0
No log15.0300.53741.0
No log16.0320.49441.0
No log17.0340.44641.0
No log18.0360.41241.0
No log19.0380.38321.0
No log20.0400.35691.0
No log21.0420.33581.0
No log22.0440.31821.0
No log23.0460.30311.0
No log24.0480.29151.0
No log25.0500.28191.0
No log26.0520.27401.0
No log27.0540.26821.0
No log28.0560.26411.0
No log29.0580.26151.0
No log30.0600.26041.0

Framework versions

  • Transformers 5.15.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов
80cc5fd

0 моделей

    Создать бенчмарк