metadata
base_model: utter-project/mHuBERT-147
license: cc-by-nc-4.0
language:
- uk
tags:
- automatic-speech-recognition
datasets:
- espnet/yodas2
metrics:
- wer
model-index:
- name: w2v-bert-2.0-uk-v2.1
results:
- task:
name: Automatic Speech Recognition
type: automatic-speech-recognition
dataset:
name: common_voice_10_0
type: common_voice_10_0
config: uk
split: test
args: uk
metrics:
- name: Wer
type: wer
value: 0.2035
HuBERT for Ukrainian
Community
- Discord: https://bit.ly/discord-uds
- Speech Recognition: https://t.me/speech_recognition_uk
- Speech Synthesis: https://t.me/speech_synthesis_uk
Install
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
# in development mode
uv pip install -r requirements-dev.txt
Usage
python run_demo.py
---
Predictions:
['тема прояку не люблять говорит офіійні жерела гнштабі і мінорони цехімічна зроя окупанти же тривали час використовуютьою заборонену']
References:
['тема про яку не люблять говорити офіційні джерела у генштабі і міноборони це хімічна зброя окупанти вже тривалий час використовують хімічну зброю заборонену']
---
---
Predictions:
['всіма конвенціями якщо спочатку це були гранати здороні ту перфіксують випадки застосування']
References:
['всіма конвенціями якщо спочатку це були гранати з дронів то тепер фіксують випадки застосування']
---
---
Predictions:
['хіммічних снарядів при чому складу трон речовони різніж насідки для нших військових теж різні']
References:
['хімічних снарядів причому склад отруйної речовони різний а отже й наслідки для наших військових теж різні']
---
---
Predictions:
['використовувує на фронті все що має і хімічне збронивині тактож щи маємо справило розбиралася маріямоганесян']
References:
['використовує на фронті все що має і хімічна зброя не вийняток тож з чим маємо справу розбиралася марія моганисян']
---
---
Predictions:
['двох тисяч випадків застосування росіянами боєприпасів зпоряджених набезпечними хімічними речовинами']
References:
['двох тисяч випадків застосування росіянами боєприпасів споряджених небезпечними хімічними речовинами']
---
---
Predictions:
['на всі писані норми маріямогонесян олександр моторний спецкор марафон єдині новини']
References:
['на всі писані норми марія моганисян олександр моторний спецкор марафон єдині новини']
---
Final:
WER: 0.5 | CER: 0.1198