Модель Wav2Vec2, дообученная для транскрибации русской речи, включая лекции и интервью.

Подходит для: транскрибация русскоязычных лекций · распознавание речи в интервью · преобразование аудиозаписей в текст

Модель Wav2Vec2 с языковой моделью распознаёт русскую речь и преобразует её в текст.

Подходит для: транскрибация русской речи в текст · расшифровка аудиозаписей интервью и лекций · распознавание русской речи в голосовых сообщениях

Дообученная на русских и английских аудиоданных модель Whisper для транскрипции речи, особенно русской, с пунктуацией и устойчивостью к шуму.

Подходит для: транскрибация русских интервью, лекций и встреч · распознавание английской речи · транскрибация длинных аудиозаписей с временными метками

Русско-английская модель на 7 млрд параметров для извлечения информации, ответов по документам и других задач RAG.

Подходит для: ответы на вопросы по внутренним документам · извлечение сущностей и фактов из текста · построение графа знаний из документов

Русскоязычная модель на базе ruT5-base, которая исправляет ошибки в готовых транскрипциях автоматического распознавания речи.

Подходит для: исправление ошибок в транскриптах распознавания речи · постобработка расшифровок Wav2Vec2-Large-Ru-Golos · нормализация русских транскрипций перед публикацией

Дообученная на русском Whisper Large V3 для транскрибации длинных записей, включая лекции и интервью.

Подходит для: транскрибация русскоязычных лекций · расшифровка интервью · подготовка текста из длинных аудиозаписей

Компактная русскоязычная модель на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct для диалогов, генерации текста и ответов на вопросы по документам в RAG-системах.

Подходит для: ответы на вопросы по документам в RAG-системе · суммаризация русскоязычных текстов · разрешение анафоры в диалогах

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Русскоязычная модель Whisper large-v3 для распознавания речи, объединённая методом TIES из двух моделей ASR.

Подходит для: преобразование русской речи в текст · транскрибация телефонных разговоров · распознавание речи из записей звонков

Русскоязычная модель на базе Wav2Vec2 и mBART, преобразующая речь из аудио в текст с пунктуацией и заглавными буквами.

Подходит для: транскрибация русской речи с пунктуацией · распознавание речи в записях с дальней зоны · преобразование аудиозаписей в текст для последующей обработки

Слитая языковая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста.

Подходит для: ведение текстового диалога · генерация ответов на запросы · подготовка структурированных текстовых ответов

Производная модели bond005/whisper-podlodka-turbo. Дообученная на русских и английских аудиоданных модель Whisper для транскрипции речи, особенно русской, с пунктуацией и устойчивостью к шуму.

Подходит для: транскрибация русских интервью, лекций и встреч · распознавание английской речи · транскрибация длинных аудиозаписей с временными метками

Классификатор YOLO определяет тип клетки на одиночном изображении мазка костного мозга среди 20 классов.

Подходит для: классификация клеток костного мозга на цитологических изображениях · автоматическая разметка отдельных клеток в мазках костного мозга · анализ распределения типов клеток в исследовательской выборке

Неофициальная обёртка GigaAM-v2-CTC распознаёт русскую речь из аудио, используя beam search и внешнюю n-граммную языковую модель.

Подходит для: транскрибация русской речи в аудио · получение временных меток слов в записи · распознавание речи с декодированием beam search

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact